无限迭代器上的Python线程/进程池？
无限迭代器上的Python线程/进程池是一种在Python中用于处理无限迭代器的并发执行机制。它可以通过多线程或多进程的方式，实现对无限迭代器的并行处理，提高程序的执行效率。
在Python中，迭代器是一种用于遍历数据集合的对象。当数据集合非常大或者无限时，使用迭代器可以节省内存空间，并且可以逐个获取数据，而不需要一次性加载整个数据集合。
线程池和进程池是一种常见的并发处理机制，可以有效地利用多核处理器的性能，提高程序的执行效率。线程池使用线程来执行任务，而进程池使用进程来执行任务。
无限迭代器上的Python线程/进程池的优势在于可以将迭代器的处理任务分配给多个线程或进程并行执行，从而加快处理速度。同时，它还可以避免由于无限迭代器的特性导致的内存溢出问题。
应用场景：
- 大规模数据处理：当需要处理大规模数据集合时，可以使用无限迭代器上的线程/进程池来并行处理数据，提高处理速度。
- 实时数据分析：对于实时生成的数据流，可以使用无限迭代器上的线程/进程池来并行处理数据，实时分析数据并做出相应的决策。
- 网络爬虫：当需要爬取大量网页数据时，可以使用无限迭代器上的线程/进程池来并行处理爬取任务，提高爬取速度。
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龙卷风非阻塞请求
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当我尝试我的代码时，我看到的主要区别是：import os, time
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