Python用ThreadPoolExecutor多线程后反而更慢，怎么设置合理的并发数

对于使用`ThreadPoolExecutor`进行多线程操作时，如果设置的并发数过大，可能会导致线程切换的开销增大，从而影响性能。而如果并发数设置过小，则无法充分利用系统资源。

为了确定合理的并发数，可以参考以下几点：

1. 确定系统的CPU核心数：使用`multiprocessing`模块的`cpu_count()`函数可以获取系统的CPU核心数，可以作为并发数的一个参考。

2. 考虑任务类型：如果任务是CPU密集型的，即任务需要大量的计算操作而不涉及IO操作，通常并发数不应该超过CPU核心数。因为超过核心数并发执行的线程会导致CPU频繁切换，反而降低性能。

3. 考虑任务的IO操作：如果任务主要是涉及IO操作（如网络请求、文件读写等），则并发数可以适当增加。但是要注意，过多的并发数可能会导致网络阻塞或资源竞争，造成性能下降。

4. 进行性能测试：通过实际测试，逐步调整并发数，观察系统的负载情况和性能表现。可以使用Python的性能分析工具（如`timeit`、`cProfile`等）来评估不同并发数下的性能。

总之，合理设置并发数需要综合考虑系统资源、任务类型和性能测试结果。根据具体场景进行调整，以达到最佳的性能表现。