在分布式计算场景中，多线程技术能显著提升任务处理效率。下面通过一个具体案例，展示如何在Python中实现线程池管理：
import concurrent.futures
def process_data(data):
"""模拟数据处理函数"""
print(f"处理数据: {data}")
return data * 2
if __name__ == "__main__":
# 创建线程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
# 提交任务
futures = [executor.submit(process_data, i) for i in range(10)]
# 获取结果
for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
result = future.result()
print(f"完成任务: {result}")
技术要点
- 使用
ThreadPoolExecutor创建线程池，控制并发数量 submit()方法用于提交任务，返回Future对象as_completed()按任务完成顺序获取结果- 适合处理I/O密集型任务（如网络请求、文件读写）
扩展阅读
想要深入了解线程与进程的区别？可以查看 /community/abc_compute_forum/project_a/code_examples/example4 中的对比分析。
💡 注意：多线程并非万能解决方案，CPU密集型任务建议使用多进程实现更优性能。