Python中的线程池是一种高效的管理线程资源的方式，它允许我们预先创建一组线程，并将任务提交给这些线程去执行，而不是每来一个任务就创建一个新线程。这在处理大量并发任务时，可以避免频繁创建和销毁线程带来的性能开销，提高系统效率。Python标准库提供了`concurrent.futures`模块，其中包括了ThreadPoolExecutor，这是一个用于创建线程池的类。
在Python2.7中，虽然`concurrent.futures`模块没有被引入，但开发者可以通过`threading`模块自己实现线程池。描述中提到的"由7个类组成的小线程池"可能包括以下组件：
1. **ThreadPool类**：这是线程池的核心，负责维护一组工作线程，接收并分配任务。
2. **Worker类**：每个工作线程的实例，它们是线程池中的实际执行者，负责运行用户提交的任务。
3. **Task类**：封装用户提交的任务，包含任务的执行逻辑。
4. **Queue类**：用于存储待处理任务的队列，通常使用`queue`模块中的`Queue`或`PriorityQueue`，以保证任务的有序处理。
5. **Manager类**：可能是一个线程，负责监控线程池的状态，如检查是否有空闲线程，是否有新任务等。
6. **Submitter类**：用于提交任务到线程池，可能是ThreadPool类的一个方法，接收用户提供的函数和参数，包装成Task对象并放入队列。
7. **PoolThread类**：可能是个抽象基类，定义了工作线程的基本行为，Worker类可能继承自它。
线程池的工作流程大致如下：
1. 创建线程池，初始化一定数量的工作线程。
2. 用户通过线程池的submit方法提交任务。
3. 提交的任务被包装成Task对象，加入到任务队列。
4. 工作线程从队列中取出任务，执行任务并返回结果。
5. 如果所有工作线程都在忙碌，新任务会被阻塞，直到有线程完成任务并返回空闲状态。
6. 当线程池不再接受新任务或者所有任务完成后，线程池会关闭，工作线程退出。
线程池的使用有以下优点：
- **资源管理**：线程池可以预先设置最大线程数，防止过多线程消耗系统资源。
- **任务调度**：任务可以按需分配给线程，无需等待新线程创建。
- **线程复用**：线程池中的线程可以重复使用，减少了线程创建和销毁的开销。
- **同步控制**：线程池提供了一些同步机制，如Future对象，方便获取任务执行结果。
在Python2.7中，由于缺乏高级的并发工具，自行实现线程池可以帮助开发者更好地控制并发任务，同时也可以为向Python3迁移做好准备。通过理解线程池的工作原理和实现，我们可以更好地优化多线程程序，提升系统的并发性能。
