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在Python中，可以使用concurrent.futures模块来实现线程池并发多任务。concurrent.futures模块提供了ThreadPoolExecutor类来创建线程池，并且提供了一些方法来提交任务并获取结果。
下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用线程池并发执行多个任务：
import concurrent.futures def task(n): # 执行任务的函数，这里简单地打印任务编号 print(f"Task {n} executed") return n # 创建一个线程池，最多同时执行2个线程 with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor: # 提交任务给线程池并获取Future对象 futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)] # 获取任务的执行结果 for future in concurrent.futures.as_completed(futures): result = future.result() print(f"Task {result} completed") 在这个示例中，我们首先定义了一个task函数，这个函数表示我们要执行的任务。然后，通过创建ThreadPoolExecutor对象来创建一个线程池，指定最多同时执行2个线程。接下来，我们使用executor.submit()方法将多个任务提交给线程池，并得到了一个Future对象的列表。最后，我们使用concurrent.futures.as_completed()方法来循环迭代这些Future对象，并使用result()方法获取任务的执行结果。
注意，ThreadPoolExecutor类还提供了其他方法，如map()方法可以用来将一个可迭代对象中的元素分发给线程池并获取结果。另外，还可以使用submit()方法的timeout参数来设置超时时间，避免任务执行时间过长导致阻塞。
总结起来，使用concurrent.futures模块的ThreadPoolExecutor类可以很方便地实现线程池并发多任务。
