在并发编程中，Python 提供了多种实现线程池的方案。本文将对比 concurrent.futures 和 multiprocessing 模块的线程池实现，帮助你选择最适合的工具。
💡 线程池对比维度
| 特性 | concurrent.futures.ThreadPoolExecutor |
multiprocessing.Pool |
|---|---|---|
| 并发模型 | 基于线程（适合 I/O 密集型任务） | 基于进程（适合 CPU 密集型任务） |
| 管理方式 | 高级抽象，简化线程池管理 | 需手动管理进程生命周期 |
| 性能 | 线程间共享内存，通信开销小 | 进程间通信需通过队列或管道 |
| 适用场景 | 网络请求、文件读写等 I/O 操作 | 大量计算任务、CPU 密集型运算 |
| 代码示例 | python<br>from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor<br>with ThreadPoolExecutor() as executor:<br> results = executor.map(target_function, data_list) |
python<br>from multiprocessing import Pool<br>with Pool() as pool:<br> results = pool.map(target_function, data_list) |
📌 关键区别
- 线程 vs 进程：
ThreadPoolExecutor使用线程，而Pool默认使用进程（可通过processes参数调整） - GIL 限制：线程受全局解释器锁（GIL）影响，进程不受限制（适合多核 CPU）
- 资源消耗：线程轻量，进程资源消耗更大
⚠️ 使用建议
- 优先选择
ThreadPoolExecutor：简单易用，适合 I/O 密集型任务 - 选择
multiprocessing.Pool：需要更高并发性能或突破 GIL 限制时 - 深入阅读：Python 多线程 vs 多进程详解 了解底层原理
📌 提示：实际性能需根据具体任务类型和系统环境测试，建议结合 Python 性能调优指南 进行优化