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在 Python 中，可以使用 concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 类来创建线程池，并发处理请求数据的问题。

以下是一个示例代码，展示了如何使用线程池并发请求数据：

from concurrent import futures
import requests

# 定义请求函数
def get_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

# 定义主函数
def main():
    # 创建线程池
    with futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        # 定义要请求的 URL 列表
        urls = ['http://example.com/page1',
            'http://example.com/page2',
            'http://example.com/page3',
            'http://example.com/page4',
            'http://example.com/page5'
        ]
        
        # 提交任务到线程池
        results = [executor.submit(get_data, url) for url in urls]
        
        # 获取任务结果
        for future in futures.as_completed(results):
            try:
                data = future.result()
                # 处理获取到的数据
                print(data)
            except Exception as e:
                # 处理任务执行异常
                print(f'Error occurred: {e}')

# 调用主函数
if __name__ == '__main__':
    main()

在上述示例代码中，首先定义了一个 get_data 函数，用于发送请求并返回响应数据。然后，在主函数 main 中，创建了一个线程池，并定义了要请求的 URL 列表。通过使用 executor.submit 方法，将 get_data 函数提交到线程池中并返回一个 Future 对象。使用 futures.as_completed 函数可以遍历 Future 对象列表，并获取已完成的任务结果。最后，处理获取到的数据或处理任务执行异常。

这样，使用线程池的方式可以实现并发请求数据的问题。

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