Python是一種高級編程語言，被廣泛應用于Web開發、科學計算、人工智能等領域。在Python中，我們可以利用多線程或協程技術來實現并發編程，從而使我們的程序更快地運行。然而，如果我們不控制并發數，就可能會導致線程或協程數量過多，從而消耗過多的系統資源，甚至引起程序崩潰。

Python中有多種方式可以控制并發數。下面我們將介紹兩種比較常用的方法。

使用線程池控制并發數

線程池是一種常用的并發編程技術，可以預先創建一定數量的線程，然后使用這些線程來執行任務。在Python中，可以使用標準庫中的ThreadPoolExecutor來創建線程池。

import concurrent.futures
# 創建線程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
# 提交任務給線程池執行
future = executor.submit(some_function, argument)

在上面的代碼中，我們使用ThreadPoolExecutor創建了一個最大容納5個線程的線程池，并使用submit方法將任務提交給了線程池。這樣可以保證最多只有5個線程在同時執行。

使用asyncio控制并發數

asyncio是Python中的一種異步編程庫，可以利用協程技術來實現高效的并發編程。在asyncio中，可以使用Semaphore對象來控制并發數。

import asyncio
sem = asyncio.Semaphore(5)
async def some_async_function():
async with sem:
# 執行一些異步操作
async def main():
tasks = []
for i in range(10):
tasks.append(asyncio.ensure_future(some_async_function()))
await asyncio.gather(*tasks)

在上面的代碼中，我們使用asyncio創建了一個Semaphore對象，限制同時執行的協程數量不超過5個。在some_async_function中，我們使用了async with語法來獲取Semaphore對象的鎖，并且在執行完異步操作后釋放鎖。在main函數中，我們創建了10個任務，然后使用asyncio.gather方法并行執行這些任務。