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这是一个理智的示例，代码将打开每个URL，等待它加载，打印其状态代码，然后转到下一个URL。这种代码非常适合多线程。
现代系统可以运行大量线程，这意味着您可以使用非常低的开销一次完成多个任务。为什么我们不尝试使用它来使上述代码更快地处理这些URL？
我们将利用ThreadPoolExecutor从concurrent.futures库。它非常易于使用。让我向您展示一些代码，然后解释它是如何工作的。
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我们的代码加速了近9倍！我们甚至没有做任何超级参与。如果有更多网址，性能优势会更高。
那么发生了什么？当我们调用时，executor.submit 我们正在向线程池添加新任务。我们将该任务存储在进程列表中。稍后我们迭代过程并打印出结果。
该as_completed方法在完成后立即从进程列表中生成项（任务）。任务可以进入完成状态有两个原因。它已完成执行或已取消。我们也可以传入一个timeout参数as_completed，如果任务花费的时间超过了那个时间段，那么as_completed就会产生这个任务。
您应该多探索多线程。对于琐碎的项目，它是加快代码速度的最快方法。如果你想学习，请阅读官方文档https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html,非常有帮助.
