concurrent.futures は Python の標準ライブラリで、並行処理を簡単に実行できるように設計されています。 ThreadPoolExecutor と ProcessPoolExecutor の2つのエグゼキュータがあり、それぞれスレッドベースの並行処理とプロセスベースの並行処理をサポートしています。

1．概要 Pythonの標準ライブラリである” concurrent.futures" モジュールを使って並列化を行うことができます。並列化はコンピューティングタスクを同時に処理することで、プログラムの実行時間を大幅に短縮することができます。

逆にネットワーク待ちとか通信とか、ダウンロードしてくるというのは、並行処理で十分です。 Pythonの場合、並列処理と並行処理でモジュールが違うので、並行処理の場合は並行処理側のモジュール、ThreadPoolExecutorも呼んであげるといいかなと思います。

Pythonのスレッドを concurrent. futures の ThreadPoolExecutor を使って実行します。 実行するサンプルコードは以下のとおりです。 1億回繰り返す計算処理をスレッド4つで実行しています。 example_thread.py：スレッドを試すシンプルな計算スクリプト ...

Python lets you parallelize workloads using threads, subprocesses, or both. Here's what you need to know about Python's thread and process pools and Python threads after Python 3.13.

The backport is a backport of Python 3.2's ThreadPoolExecutor. That said, I guess this is trivial enough to incorporate in the backport.

Learn how to use Python’s async functions, threads, and multiprocessing capabilities to juggle tasks and improve the responsiveness of your applications.