我正在尝试使用多线程和/或多处理来加快我的脚本的速度。本质上，我有一个从CSV读取的10,000个子网的列表，我希望将其转换为IPv4对象，然后存储在数组中。

我的基本代码如下，并在大约300毫秒内执行：

aclsConverted = []
def convertToIP(ip):
    aclsConverted.append(ipaddress.ip_network(ip))

for y in acls:
    convertToIP(y['srcsubnet'])

如果我尝试使用parallel.futures线程，它可以工作，但速度慢3-4倍，如下所示：

aclsConverted = []
def convertToIP(ip):
    aclsConverted.append(ipaddress.ip_network(ip))

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=20) as executor:
    for y in acls:
        executor.submit(convertToIP,y['srcsubnet'])

然后，如果我尝试使用current.futures，将其以慢速处理10-15倍，并且数组为空。代码如下

aclsConverted = []
def convertToIP(ip):
    aclsConverted.append(ipaddress.ip_network(ip))

with concurrent.futures.ProcesspoolExecutor(max_workers=20) as executor:
    for y in acls:
        executor.submit(convertToIP,y['srcsubnet'])

我在其上运行的服务器具有28个物理核心。

任何有关我可能做错事情的建议将不胜感激！