系统启动一个新线程的成本是比较高的，因为它涉及与操作系统的交互。在这种情形下，使用线程池可以很好地提升性能，尤其是当程序中需要创建大量生存期很短暂的线程时，更应该考虑使用线程池。
线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程，程序只要将一个函数提交给线程池，线程池就会启动一个空闲的线程来执行它。当该函数执行结束后，该线程并不会死亡，而是再次返回到线程池中变成空闲状态，等待执行下一个函数。
此外，使用线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量。当系统中包含有大量的并发线程时，会导致系统性能急剧下降，甚至导致 Python 解释器崩溃，而线程池的最大线程数参数可以控制系统中并发线程的数量不超过此数。
线程池的使用
线程池的基类是 concurrent.futures 模块中的 Executor，Executor 提供了两个子类，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor，其中 ThreadPoolExecutor 用于创建线程池，而 ProcessPoolExecutor 用于创建进程池。
如果使用线程池/进程池来管理并发编程，那么只要将相应的 task 函数提交给线程池/进程池，剩下的事情就由线程池/进程池来搞定。
Exectuor 提供了如下常用方法：
1.submit(fn, *args, **kwargs)：将 fn 函数提交给线程池。*args 代表传给 fn 函数的参数，*kwargs 代表以关键字参数的形式为 fn 函数传入参数。
2.map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)：该函数类似于全局函数 map(func, *iterables)，只是该函数将会启动多个线程，以异步方式立即对 iterables 执行 map 处理。
3.shutdown(wait=True)：关闭线程池。
程序将 task 函数提交（submit）给线程池后，submit 方法会返回一个 Future 对象，Future 类主要用于获取线程任务函数的返回值。由于线程任务会在新线程中以异步方式执行，因此，线程执行的函数相当于一个“将来完成”的任务，所以 Python 使用 Future 来代表。
Future 提供了如下方法：
cancel()：取消该 Future 代表的线程任务。如果该任务正在执行，不可取消，则该方法返回 False；否则，程序会取消该任务，并返回 True。
cancelled()：返回 Future 代表的线程任务是否被成功取消。
running()：如果该 Future 代表的线程任务正在执行、不可被取消，该方法返回 True。
done()：如果该 Funture 代表的线程任务被成功取消或执行完成，则该方法返回 True。
result(timeout=None)：获取该 Future 代表的线程任务最后返回的结果。如果 Future 代表的线程任务还未完成，该方法将会阻塞当前线程，其中 timeout 参数指定最多阻塞多少秒。
exception(timeout=None)：获取该 Future 代表的线程任务所引发的异常。如果该任务成功完成，没有异常，则该方法返回 None。
add_done_callback(fn)：为该 Future 代表的线程任务注册一个“回调函数”，当该任务成功完成时，程序会自动触发该 fn 函数。
あなたがスレッドプールを使用したら、スレッドプールのシャットダウンシーケンスを開始しますスレッドプール（）メソッドのシャットダウンを呼び出す必要があります。シャットダウンを呼び出した後（）メソッドのスレッドプールは、もはや新しいタスクを受信されませんが、以前のすべてのタスクの実行が完了し提出する必要があります。すべてのタスクは、スレッドプール、死のスレッドプールのすべてのスレッドを完了するために実行された場合。
次のタスクを実行するスレッドプールのスレッドを使用するには：
1.コールThreadPoolExecutorクラスのコンストラクタは、スレッドプールを作成します。
2.スレッドのタスクとして一般的な関数を定義します。
3.コールのは、ねじ切り作業を提出すること（）メソッドを提出するオブジェクトThreadPoolExecutor。
4.時間がスレッドプールを閉鎖するThreadPoolExecutorオブジェクトのシャットダウン（）メソッドを呼び出して、任意のタスクを送信したくありませんでした。
concurrent.futures インポートThreadPoolExecutor インポートスレッディング インポート時間 ＃をスレッドがタスクの関数として用意され定義 DEF ：アクション（最大） my_sum = 0 のための I におけるレンジ（最大）： 印刷。（threading.current_thread（）名+ 「 」 + STR （I）） my_sum + = 私は 返すmy_sum ＃はスレッド2スレッドプールを作成し 、プール= ThreadPoolExecutor（max_workers = 2 ） ＃意志アクション（）関数のパラメータとしてプール50をスレッドにタスクを送信 future1 = pool.submit （アクション、50） ＃タスクを送信して、スレッド・プールに、100は、アクション（）関数のパラメータのようになります future2 = pool.submit（アクション、100 ） ＃の裁判官のfuture1代表の任務が終了した 印刷（future1.done（）） （time.sleep 3 ） ＃の裁判官のfuture2担当者の任務が終了した 印刷（future2.done（）） ＃返された結果の代わりに表示future1タスク 印刷（future1.result（）） ＃の返された結果の代わりに表示future2タスク 印刷（future2.result（） ） ＃スレッドプール閉じ ）（pool.shutdownを
当程序把 action() 函数提交给线程池时，submit() 方法会返回该任务所对应的 Future 对象，程序立即判断 futurel 的 done() 方法，该方法将会返回 False（表明此时该任务还未完成）。接下来主程序暂停 3 秒，然后判断 future2 的 done() 方法，如果此时该任务已经完成，那么该方法将会返回 True。
程序最后通过 Future 的 result() 方法来获取两个异步任务返回的结果。当程序使用 Future 的 result() 方法来获取结果时，该方法会阻塞当前线程，如果没有指定 timeout 参数，当前线程将一直处于阻塞状态，直到 Future 代表的任务返回。
获取执行结果
前面程序调用了 Future 的 result() 方法来获取线程任务的运回值，但该方法会阻塞当前主线程，只有等到钱程任务完成后，result() 方法的阻塞才会被解除。
如果程序不希望直接调用 result() 方法阻塞线程，则可通过 Future 的 add_done_callback() 方法来添加回调函数，该回调函数形如 fn(future)。当线程任务完成后，程序会自动触发该回调函数，并将对应的 Future 对象作为参数传给该回调函数。
concurrent.futures インポートThreadPoolExecutor インポートスレッディング インポート時間 ＃をスレッドがタスクの関数として用意され定義 DEF ：アクション（最大） my_sum = 0 のための I におけるレンジ（最大）： 印刷。（threading.current_thread（）名+ 「 」 + STR （I）） my_sum + = iが 返さmy_sum ＃スレッドプール内の二つのスレッドを作成 ThreadPoolExecutor（max_workers = 2 ：プールなど） ＃は、スレッドプールにタスクを提出し、50は、アクション（）関数のパラメータとしてあろう future1 = pool.submit(action, 50) # 向线程池再提交一个task, 100会作为action()函数的参数 future2 = pool.submit(action, 100) def get_result(future): print(future.result()) # 为future1添加线程完成的回调函数 future1.add_done_callback(get_result) # 为future2添加线程完成的回调函数 future2.add_done_callback(get_result) print('--------------')
上面主程序分别为 future1、future2 添加了同一个回调函数，该回调函数会在线程任务结束时获取其返回值。
主程序的最后一行代码打印了一条横线。由于程序并未直接调用 future1、future2 的 result() 方法，因此主线程不会被阻塞，可以立即看到输出主线程打印出的横线。接下来将会看到两个新线程并发执行，当线程任务执行完成后，get_result() 函数被触发，输出线程任务的返回值。
另外，由于线程池实现了上下文管理协议（Context Manage Protocol），因此，程序可以使用 with 语句来管理线程池，这样即可避免手动关闭线程池，如上面的程序所示。
此外，Exectuor 还提供了一个 map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) 方法，该方法的功能类似于全局函数 map()，区别在于线程池的 map() 方法会为 iterables 的每个元素启动一个线程，以并发方式来执行 func 函数。这种方式相当于启动 len(iterables) 个线程，井收集每个线程的执行结果。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import threading import time # 定义一个准备作为线程任务的函数 def action(max): my_sum = 0 for i in range(max): print(threading.current_thread().name + ' ' + str(i)) my_sum += i return my_sum # 创建一个包含4条线程的线程池 with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as pool: # 使用线程执行map计算 #タプルの後ろに三つの要素を有し、プログラムは、3つのスレッドアクション機能の実行を開始する 結果= pool.map（アクション、（50、100、150 ）） を印刷（' -------------を- " ） のための R＆LT での結果： 印刷（R＆LT）
上記プログラムは、プログラムのスレッド3（スレッドプールは、それが待ち状態のタスクが存在するであろうその場合、二つのスレッドを含むスレッドプールに続けている場合にのみ、4つのスレッドを含む開始する待機しなければならないタスクをマップ（）メソッドを使用しスレッドがアップし、完全な、そして自由を実行する機会を得るでしょう）、戻り値をマップ（）メソッドは、各スレッドのタスクが結果を返す収集されます。
上記の手順を実行し、また、3つの同時実行スレッドの結果を見ることができ、あなたは仕事を通じて、最終的な結果3つのスレッドが結果を返す見ることができます。
スレッド、実行のスレッドを開始し、結果を収集するためにマップ（）メソッドを使用して、上記の手順で見ることができるように、簡単なコードの利点を有し、そしてプログラムは並行様式の作用（）関数が、動作の最終コレクション（で実行されるがないだけ機能の）実行結果は、結果はまだ渡された引数と一致しています。すなわち、上記の結果の最初の要素は、アクション（50）の結果であり、2番目の要素は、アクション（100）の結果であり、第三の要素は、アクション（150）の結果です。