import threading
threading.active_count()
最近在做一个爬虫相关的项目，单线程的整站爬虫，耗时真的不是一般的巨大，运行一次也是心累，，，所以，要想实现整站爬虫，多线程是不可避免的，那么python多线程又应该怎样实现呢？这里主要要几个问题（关于python多线程的GIL问题就不再说了，网上太多了）。
一、 既然多线程可以缩短程序运行时间，那么，是不是线程数量越多越好呢？
显然，并不是，每一个线程的从生成到消亡也是需要时间和资源的，太多的线程会占用过多的系统资源（内存开销，cpu开销），而且生成太多的线程时间也是可观的，很可能会得不偿失，这里给出一个最佳线程数量的计算方式：
最佳线程数的获取：
1、通过用户慢慢递增来进行性能压测，观察QPS（即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。），响应时间
2、根据公式计算:服务器端最佳线程数量=((线程等待时间+线程cpu时间)/线程cpu时间) * cpu数量
3、单用户压测，查看CPU的消耗，然后直接乘以百分比，再进行压测，一般这个值的附近应该就是最佳线程数量。
二、为什么要使用线程池？
对于任务数量不断增加的程序，每有一个任务就生成一个线程，最终会导致线程数量的失控，例如，整站爬虫，假设初始只有一个链接a，那么，这个时候只启动一个线程，运行之后，得到这个链接对应页面上的b，c，d，，，等等新的链接，作为新任务，这个时候，就要为这些新的链接生成新的线程，线程数量暴涨。在之后的运行中，线程数量还会不停的增加，完全无法控制。所以，对于任务数量不端增加的程序，固定线程数量的线程池是必要的。
三、如何使用线程池
过去使用threadpool模块，现在一般使用concurrent.futures模块，这个模块是python3中自带的模块，但是，python2.7以上版本也可以安装使用，具体使用方式如下：
注意到：
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，在提交任务的时候，有两种方式，一种是submit（）函数，另一种是map（）函数，两者的主要区别在于：
