一、IO密集型和CPU密集型线程池的选用
在选择线程池类型时，需要考虑代码运行所需资源类型。IO密集型应该采用更多的线程，而CPU密集型应该采用更少的线程。
考虑IO密集型任务（如文件读写、网络请求），这类任务的执行过程中，大多数时间都是在等待IO操作完成，而线程在此期间处于等待状态，相较于单线程，多线程可以充分利用CPU的空闲时间，提高CPU利用率，从而提高应用的吞吐量。
考虑CPU密集型任务（如加密解密、矩阵计算），这类任务追求的是速度和效率，由于任务执行时需要大量的CPU计算，为了充分利用CPU计算能力，需要尽可能将线程数设置为CPU个数，以充分利用CPU的性能。
二、CPU密集型和IO密集型
CPU密集型的任务主要依赖CPU处理能力，例如图像处理、加密解密、科学计算等任务，这类任务一般采用单线程模式，因为多线程容易造成CPU调度时间过长，使得整个程序性能反而下降。
IO密集型的任务主要依赖于IO处理能力，例如文件操作、网络通信等任务，这类任务一般采用多线程模式，更多的线程可以充分利用CPU空闲时间，提高程序的吞吐量。
三、IO密集型和CPU密集型设计线程池
在IO密集型任务中，任务阻塞时间长，需要较多的线程来充分利用CPU空闲时间，提高程序的性能。通常情况下可以设置线程数为2倍的CPU核心数，这样可以在IO操作完毕后立即启动线程执行下一个任务，提高程序的性能。
CPU密集型任务中，线程数应该等于CPU核心数，这样可以避免过多线程的竞争而导致系统资源的浪费。线程池队列长度应该足够大，以免因排队等待而浪费CPU计算资源。
四、CPU密集型任务
对于CPU密集型任务的处理，可以使用Python中的multiprocessing库，该库提供了进程池、线程池等方式来处理长时间计算的任务。
from multiprocessing import Pool
def square(x):
return x * x
if __name__ == '__main__':
with Pool(4) as p:
result = p.map(square, [1, 2, 3, 4])
print(result)
五、为什么IO密集型适合多线程
在IO密集型的任务中，线程大多时候都处于阻塞状态，等待IO操作完成。多线程可以充分利用CPU空闲时间，提高程序的吞吐量，同时可以提高软件的可靠性，一旦一个线程阻塞，其他线程可以继续运行，提高了软件的稳定性。
六、数据库属于IO密集型
对于数据库的增删改查操作，主要是与硬盘等IO设备的交互，因此属于IO密集型。对于数据库的操作，建议使用异步IO，以便更好地利用系统资源。
七、计算密集型和IO密集型选取
在计算密集型的任务中，程序依赖于CPU计算能力，使用多线程并不能提高程序的性能，反而会增加系统调度的负担。因此，更适合使用单线程模式来完成计算密集型的任务。
在IO密集型的任务中，I/O操作比较密集，多线程可以更好的利用CPU资源，提高程序的吞吐量。
