Python 3.2 就已經引入了 concurrent.futures 模塊，提供了線程池（ThreadPoolExecutor）和進程池（ProcessPoolExecutor），用于簡化并發編程的管理和調度。

ThreadPoolExecutor

在ThreadPoolExecutor 是 concurrent.futures 模塊提供的類，用于管理和調度線程池。

它的主要作用是：

????????線程管理： 管理多個線程，使得可以并發執行多個任務。

????????任務提交和執行： 可以通過 submit() 方法提交任務（即可調用對象），線程池會自動分配線程來執行任務。

????????結果獲取： 可以通過 Future 對象獲取任務的執行結果或狀態，支持阻塞和非阻塞方式獲取結果。

????????資源控制： 可以控制線程池的大小，包括最大線程數、空閑線程的存活時間等，以優化資源利用和性能。

使用 ThreadPoolExecutor 可以方便地管理大量的并發任務，特別適合于 I/O 密集型任務，網絡請求、文件操作等，因為 Python 的全局解釋器鎖（GIL）會影響多線程并行執行 CPU 密集型任務的效率。

GIL 的作用和機制

鎖的作用： GIL 是一個互斥鎖，它的存在保證了任何時候只有一個線程在解釋器中執行 Python 字節碼。這意味著在多線程環境下，Python 解釋器無法實現真正的并行執行多個線程。即使在多核 CPU 上，Python 解釋器也只能讓一個線程執行，其他線程會被阻塞。

影響： GIL 的存在對 CPU 密集型任務有較大影響，因為只有一個線程能夠利用 CPU 資源。但對于 I/O 密集型任務，由于大部分時間線程都在等待外部 I/O 操作完成，GIL 的影響較小，可以通過多線程有效提升并發性能。

適用場景： Python 的 GIL 限制對于多線程并發執行 CPU 密集型任務的效率，因此對于 CPU 密集型任務，建議考慮使用多進程或者其它方式避開 GIL 的影響。

ProcessPoolExecutor

ProcessPoolExecutor 與 ThreadPoolExecutor 類似，但是它管理的是進程池而不是線程池。

主要特點包括：

????????進程管理： 管理多個進程，每個進程都有自己獨立的 Python 解釋器和 GIL，因此能夠更好地利用多核 CPU。

????????任務提交和執行： 提交任務與 ThreadPoolExecutor 類似，可以通過 submit() 方法提交可調用對象（如函數），進程池會自動分配進程來執行任務。

????????結果獲取： 同樣可以通過 Future 對象獲取任務的執行結果或狀態。

????????獨立內存空間： 每個進程擁有獨立的內存空間，不會像線程那樣共享內存，因此更安全，但也需要更多的系統資源。

ProcessPoolExecutor 適合于 CPU 密集型任務，如數值計算、圖像處理等，能夠充分利用多核處理器的優勢。