批量处理数据用线程池，到底怎么玩？
平时写程序，总免不了要处理一堆数据。比如公司每天要从几十个Excel里读用户信息，合并后导入系统；或者爬虫抓了几千个网页，等着解析内容。这种时候，一个一个来，等得人都要睡着了。
其实有个简单办法能提速：用线程池。不是让你开成百上千个线程，而是合理分配几个线程，让它们并行干活。就像食堂打饭，一个人排十条队肯定慢，但如果有五个窗口同时开，每人负责两队，速度自然就上来了。
为什么选线程池，而不是自己new线程？
直接new Thread去跑任务，短时间看着没问题。可一旦任务多了，系统资源很快就被耗光。每个线程创建、销毁都有开销，还可能把CPU和内存撑爆。
线程池是提前准备好一批线程，任务来了就塞进去执行，不用反复创建。既能控制并发数量，又能复用资源，特别适合批量处理场景。
Python里怎么用？举个实际例子
假设你有一万个文件要处理，每个都要读取、清洗、保存。串行跑可能要十几分钟，改成线程池后，几分钟搞定。
import concurrent.futures
def process_file(file_name):
# 模拟文件处理逻辑
print(f"正在处理 {file_name}")
# 此处可以加读取、转换、写入等操作
return f"{file_name} 处理完成"
file_list = [f"file_{i}.txt" for i in range(10000)]
# 使用线程池，最多同时4个线程
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
results = list(executor.map(process_file, file_list))
print("全部任务结束")这段代码里，ThreadPoolExecutor帮你管好线程数量，map方法自动把任务分发出去。max_workers设成4，是因为普通电脑开太多线程反而会拖慢整体速度，一般建议是CPU核心数的1到2倍。
Java也有类似方案
如果你在做后台服务，Java的ExecutorService也很方便。
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(8);
for (String data : dataList) {
executor.submit(() -> {
// 执行数据处理
processData(data);
});
}
executor.shutdown();
try {
executor.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}这样写，既不会阻塞主线程，又能控制最大并发数。处理完所有任务后，线程池也能正常关闭。
什么时候不适合用线程池？
也不是所有情况都适合。如果每个任务本身很轻量，比如只是读个变量、算个和，那用线程池反而增加调度负担。还有，如果是CPU密集型任务，比如大量计算、加密压缩，多线程在Python里还受GIL限制，这时候可能还不如用多进程。
但大多数涉及网络请求、文件读写、数据库操作的批量任务，都是I/O密集型，用线程池正合适。
下次再遇到成堆数据等着处理，别傻等了。花十分钟改一下代码，加个线程池，喝杯咖啡回来就跑完了。