建立進程池，線程池：

進程池
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import time,random,os
def task(n):
    print(‘%s is running‘%os.getpid())
    time.sleep(5)
    return n**2
if __name__ == ‘__main__‘:
    p = ProcessPoolExecutor()
    l=[]
    start=time.time()
    for i in range(20):
        obj
 
=p.submit(task,i)
        l.append(obj)
    p.shutdown()
    print([obj.result()for obj in l])
    print(time.time()-start)

線程池
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import time,random,os
def task(n):
    print(‘%s is running‘%os.getpid())
    time.sleep(5)
    return
 
 n**2
if __name__ == ‘__main__‘:
    p = ThreadPoolExecutor()
    l=[]
    start=time.time()
    for i in range(20):
        obj=p.submit(task,i)
        l.append(obj)
    p.shutdown()
    print([obj.result()for obj in l])
    print(time.time()-start)

在這裏我要聲明一下，多進程，以及多線程，進程池，線程池：

多進程，簡單來來講就是好多個進程在做事，當進行I/O操作的是時候，一個進程去做這件事，其他進程就只能等著，只有這個進程做完了，其他進程才能去做，就和上廁所是一樣，一個人上廁所，其他人都得等著，在這裏又出現一個進程池，所謂的進程池就是用來規範多進程的，不理解吧，(這樣多進程用於計算的時候，比如說你有好多的進程2000000個，這麽多都在計算是不是很可怕，這裏添加一個進程池約束一下是不是就完美了，裏面的計算完了，外面的再進來計算)

多線程，怎麽講呢，就是在一個進程裏面，所以這個進程裏面的資源對於線程來說就是共享的啦，多線程常用於I/O操作，

最方便建立進程池，線程池的方法