每个进程管理一个ThreadPoolExecutor，在具有多进程池中是否有益处？

在具有多进程池的情况下，每个进程管理一个ThreadPoolExecutor可以提供一些好处。这种方法可以确保每个进程都有自己的线程池，避免了线程之间可能的竞争和争用资源的问题。另外，每个进程管理一个线程池可以更好地控制每个进程使用的资源量，以及针对每个进程的特定需求进行调整。

下面是一个示例代码，展示了如何在多进程中使用多个ThreadPoolExecutor：

import concurrent.futures
import multiprocessing

def process_function():
    # 每个进程的代码逻辑
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 执行任务
        result = executor.submit(my_task_function, arg1, arg2)
        # 获取任务结果
        print(result.result())

def my_task_function(arg1, arg2):
    # 执行具体的任务逻辑
    return arg1 + arg2

if __name__ == '__main__':
    # 获取CPU核心数量
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()
    
    # 创建进程池
    with multiprocessing.Pool(processes=num_processes) as pool:
        # 使用进程池启动多个进程
        pool.map(process_function, range(num_processes))

在上面的示例中，首先通过multiprocessing.cpu_count()获取CPU核心数量，并根据核心数量创建了一个进程池。然后使用pool.map()方法启动了多个进程，每个进程都会执行process_function()函数。

在process_function()函数中，使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()创建了一个线程池，并在线程池中提交了一个任务。这样每个进程都有自己的线程池来执行任务，避免了线程之间的竞争和资源争用。

总的来说，在具有多进程池的情况下，每个进程管理一个ThreadPoolExecutor可以更好地控制资源的使用，提高并发性能，并且更适应每个进程的特定需求。