清水白石008
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Python并发编程实战：用concurrent.futures榨干CPU性能的终极指南

Python并发编程实战：用concurrent.futures榨干CPU性能的终极指南

引言：从“单线程苦力”到“并发指挥官”

你是否遇到过这样的场景？处理10万条数据需要跑通宵，Web爬虫每秒只能请求3次，批量处理图片时CPU利用率不到20%……这些问题的根源往往在于未能有效利用计算资源。Python的concurrent.futures模块提供了一种优雅的解决方案——通过线程池和进程池，开发者可以用不到20行代码实现并发性能的指数级提升。本文将手把手教你驾驭这个“性能加速器”，让你的程序跑得比香港记者还快！

一、concurrent.futures核心机制解析

1.1 线程池 vs 进程池 对比表
特性 ThreadPoolExecutor ProcessPoolExecutor
底层实现 多线程（threading模块） 多进程（multiprocessing模块）
内存共享 直接共享 需IPC（队列/共享内存&#x

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