关于python3的ThreadPoolExecutor线程池大小设置

关于Python 3的ThreadPoolExecutor线程池大小设置，主要涉及以下几个概念：

1. 线程池：线程池是一种多线程编程模式，其中有一个工作线程在前台处理请求，而其他工作线程在后台处理请求。

2. ThreadPoolExecutor类：ThreadPoolExecutor是Python标准库concurrent.futures模块下的一个类，可以方便地创建线程池。

3. max_workers参数：max_workers是ThreadPoolExecutor类的一个可选参数，用于设置线程池的大小。

最常见的做法是根据实际情况而定，例如考虑线程池任务的性质以及计算机的硬件限制。在一般情况下，线程池大小应该根据计算机的CPU核心数而定。

示例1：当计算机的CPU核心数为4时，可以设置线程池大小为4或者5，以充分利用CPU资源。

import concurrent.futures

def square(n):
    return n * n

if __name__ == '__main__':
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        results = executor.map(square, range(10))
        print(list(results))

示例2：如果任务是密集型的I/O操作，而不是CPU密集型的计算，可以使用更大的线程池大小。

import concurrent.futures
import requests

URLS = ['http://www.foxnews.com/',
        'http://www.cnn.com/',
        'http://europe.wsj.com/',
        'http://www.bbc.co.uk/',
        'http://www.cnbc.com/']

def load_url(url, timeout):
    return requests.get(url, timeout=timeout)

if __name__ == '__main__':
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 60): url for url in URLS}
        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
            url = future_to_url[future]
            try:
                response = future.result()
            except Exception as exc:
                print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))
            else:
                print('%r page is %d bytes' % (url, len(response.content)))

总之，根据任务性质设置ThreadPoolExecutor的max_workers参数，能够大大提高Python程序的性能。