當我們在使用Python編寫多線程程序時，線程池數量是一個非常重要的問題。Python線程池可以讓我們更好地利用CPU資源，提高程序運行效率。

線程池的數量取決于多方面的因素，比如CPU核心數、內存大小、程序的運行時間等等。如果線程池的數量太小，那么我們無法充分利用CPU的資源，程序運行效率會降低；如果線程池數量太大，會造成線程競爭，反而影響程序的性能。

以下是一個Python線程池的例子，使用了4個線程：

import threading
import concurrent.futures
def job(index):
print("Job %d start" % index)
result = index * 2
print("Job %d result: %d" % (index, result))
print("Job %d end" % index)
if __name__ == "__main__":
THREAD_POOL_NUM = 4
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=THREAD_POOL_NUM) as executor:
for index in range(10):
executor.submit(job, index)

在這個例子中，我們設置了線程池的數量為4。在執行任務時，線程池會自動管理線程的數量，根據需要自動分配線程資源。

總而言之，線程池數量不是一個絕對的值，需要根據具體的情況來設置。我們需要不斷地調整線程池數量，找到最合適的線程池數量，以提高程序的效率。