使用ThreadPoolExecutor map方法的状态监控与多线程性能验证问题

我遇到的问题和《Checking up on a concurrent.futures.ThreadPoolExecutor》高度相似，但存在关键差异：我没有使用executor.submit，而是因任务数量多变且可能较多，采用了map方法。相关代码如下：

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
    list_of_chain_responses = list(executor.map(chain, question_list))
    print('pending:', executor._work_queue.qsize(), 'jobs')
    print('threads:', len(executor._threads))
    print()

我尝试了该问题中的解决方案，但显示pending任务数始终为0且仅打印一次，推测是因为打印操作要等整个question_list的任务都被异步提交给chain函数后才执行，完全看不到中间状态。

我的核心需求是验证该多线程方案是否提升了处理效率，以及提升幅度有多大。此前对比过有无线程的执行情况，但网络波动导致结果不准确；也尝试在chain函数中加入print("start")和print("end")，但明明处理了question_list中的多个任务，却只看到一次输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rasputin