实际案例：
我们之前实现了一个多线程web视频监控服务器，我们需要对请求连接数做限制，以防止恶意用户发起大量连接而导致服务器创建大量线程，最终因资源耗尽而瘫痪。
可以使用线程池，替代原来的每次请求创建线程。
解决方案：
python3中有线程池实现，使用标准库中concurrent.futures下的ThreadPoolExecutor，对象的submit和map方法可以用来启动线程池中线程执行任务。
线程池介绍：
线程池就是提前创建好某一固定数量的线程放到池子里面，需要使用的时候去这个池子中取一个线程出来让它执行任务，执行完以后再归还给线程池以便后面的任务继续使用线程。
2、代码演示多线程池的简单使用
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# 创建Executor对象，指定线程池中线程数
executor = ThreadPoolExecutor(3)
# 使用线程池中线程执行任务
# 定义任务函数a的b次方
def f(a, b):
print('f', a, b)
return a ** b
# 调用线程池中线程去执行函数
future = executor.submit(f, 2, 3)
# 使用线程池中一个线程运行这个函数，这个函数运行完以后
# 这个线程又会归还到线程池中去
# 使用result得到函数的运行结果
print(future.result())
# 如果函数的运行事件比较长，在调用result的时候他还没有执行完，
# 这个result就会被阻塞到这里，直到这个函数运行完
# 和python内置的map方法类似，只不过他在多个线程上同时调用f
# 在第1个线程计算2的4次方，第2个线程计算3的5次方，第3个线程计算5的6次方
executor.map(f, [2, 3, 5], [4, 5, 6])
'''
假设当前线程池中所有线程都在忙碌，一直在运行函数并且没有返回，
我们再提交一个任务的时候，就会出现pending，
等待线程池中有一个空闲线程来运行它。
'''
import time
def f2(a, b):
print('f2', a, b)
time.sleep(10)
# 等待10秒再返回
return a ** b
# 运行以下语句可以到，可以看到首先打印的'f2 2 4'、'f2 3 5'、'f2 5 6'
# 过了一会才把'f2 6 7'和'f2 7 8'打印出来，直到前面退出了他才得到运行权利
executor.map(f2, [2, 3, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8])
