Python concurrent.futures性能差异不大

我得到了以下代码：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait
import datetime

def calculate_mass(mass):
    for _ in range(10000):
        gravity = 9.8
        weight = mass * gravity


def perform_calculations():
    with ThreadPoolExecutor(3) as pool:
        pool.map(calculate_mass, range(1000))

if __name__ == '__main__':
    start = datetime.datetime.now()
    perform_calculations()
    end = datetime.datetime.now()

    print((end - start).total_seconds())

使用8gb ram（dell笔记本电脑）在第三代core i7上执行需要1.6467秒

如果更改此行的

weight = mass * gravity

到

突然之间，需要0.059083秒才能完成

有人知道为什么会这样吗

编辑：我想我累了。我没有注意到循环正在结束。我的坏蛋们

用这句台词：

for _ in range(10000):
    gravity = 9.8
    weight = mass * gravity

它在for循环中迭代10000次。这需要时间

但是，当您将其更改为：

for _ in range(10000):
    gravity = 9.8
    return mass * gravity

---

在for循环中只进行1次迭代后，它将返回mass*gravity的值。

为什么要导入concurrent.futures“wait”？这是因为您只运行一个循环，然后返回而不是10000个循环。

for _ in range(10000):
    gravity = 9.8
    return mass * gravity