ThreadPool().map()是Python中multiprocessing库中的一个函数，用于并行地处理可迭代对象中的元素。它的基本语法如下：
其中，get_ans是一个处理元素的函数，num代表可迭代对象中的每个元素，list1是一个可迭代对象，例如列表、元组、集合等。processes参数指定了线程池中的线程数量，res是处理完所有元素后返回的结果列表。
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
from app01.utils import get_ans
list1 = [1,2,3,4,5]
pool = ThreadPool(processes=4) # 如果只能产生4个线程处理list1中的5个元素，那么第5个元素就要等前面的元素处理完才能继续处理
res = pool.map(get_ans, list1) # res是一个列表，用来接收处理之后的数据
pool.close()
pool.join()
print(res) # [1, 4, 9, 16, 25]
utils.py：
def get_ans(num):
return num**2
'''必须要return出去，res列表中才能存储处理之后的数据'''
在使用ThreadPool().map()时，需要注意以下几点：
1.get_ans函数必须是一个独立的函数，不能是类方法或实例方法。
2.get_ans函数的参数个数必须为1，即只能接受一个参数。
3.list1对象中的元素会按照顺序依次传递给get_ans函数进行处理，因此get_ans函数的处理结果也会按照顺序依次存储在res列表中。
4.如果iterable对象中的元素数量较少，使用ThreadPool().map()可能会比普通的for循环更慢，因为线程池的创建和维护需要一定的时间和资源。因此，ThreadPool().map()更适合处理大规模的数据集