《全面解析 Python 的线程池与进程池：`ThreadPoolExecutor` vs `ProcessPoolExecutor`》

🌟## 《全面解析 Python 的线程池与进程池：ThreadPoolExecutor vs ProcessPoolExecutor》 🌟

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引言：并发编程的利器

在现代软件开发中，性能优化已经成为不可忽视的环节。而 Python 的 concurrent.futures 模块提供了两种并发执行器：ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor。二者都可以用于管理线程或进程，简化了并发任务的调度。但它们的实际应用场景以及性能表现却存在明显差异。本篇将深入分析这两种执行器的特点与使用场景，并通过代码示例揭示它们的优缺点。

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1. ThreadPoolExecutor：线程池的代表

概述

ThreadPoolExecutor 是基于线程实现的并发执行器，主要适用于 I/O 密集型任务，如网络请求或文件操作。

示例代码

以下代码展示了如何利用线程池处理多个网络请求：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests

def fetch_url(url):
    response = requests.get(url)
    return f"{
     
     url}: {
     
     response.status_code}"

urls = [
    "https://www.python.org",
    "https://www.github.com",
    "https://www.stackoverflow.com"
]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    results