答案是推荐使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor。Python标准库中无官方threadpool模块，常用的是concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，支持submit提交任务和map批量处理，适用于I/O密集型任务，如网络请求，并发下载等，而第三方threadpool库已过时不推荐使用。
Python 中并没有一个官方的 threadpool 模块作为标准库的一部分。你可能指的是第三方库 threadpool，或者更常见的是 Python 标准库中的 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor。下面分别介绍这两种用法，重点推荐使用标准库方式。
使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor（推荐）
这是 Python 内置的线程池模块，功能强大且易于使用。
基本用法示例：
import concurrent.futuresimport timedef task(name):print(f"任务 {name} 开始")time.sleep(2)return f"任务 {name} 完成"
创建线程池，最大3个线程
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
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提交多个任务
futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]# 获取结果for future in concurrent.futures.as_completed(futures): print(future.result())
说明：
max_workers：指定线程池中最多同时运行的线程数submit()：提交单个任务，返回 Future 对象as_completed()：可以实时获取已完成的任务结果支持 map() 方法批量提交任务
使用 map 的简洁写法：
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: results = executor.map(task, range(5)) for result in results: print(result)
使用第三方 threadpool 模块（已过时）
这是一个较老的第三方库，不推荐在新项目中使用。如果你确实需要：
安装：
pip install threadpool
简单示例：
import threadpoolimport timedef task(name):print(f"执行任务 {name}")time.sleep(1)
pool = threadpool.ThreadPool(3) # 3个线程requests = threadpool.makeRequests(task, [1, 2, 3, 4, 5])for req in requests:pool.putRequest(req)pool.wait()
注意：该库已多年未更新，兼容性和维护性较差。
常见使用场景和建议
线程池适合用于 I/O 密集型任务，比如网络请求、文件读写等。
实际例子：并发下载网页
import concurrent.futuresimport requestsdef fetch_url(url):response = requests.get(url)return len(response.text)
urls = ["https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c","https://www.php.cn/link/ef246753a70fce661e16668898810624","https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c"]
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:results = executor.map(fetch_url, urls)for length in results:print(f"页面大小: {length}")
基本上就这些。对于大多数情况，直接使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 就足够了，无需额外依赖。它简洁、安全，且是 Python 官方推荐的方式。
以上就是如何使用python中threadpool模块？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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