在使用Python进行网络请求时，采用线程池反而导致速度下降的情况并非罕见。即使考虑了线程池创建、线程切换等开销，仍然难以解释这种现象。
问题根源：服务器端并发处理能力不足
问题的关键在于目标服务器(192.168.31.203)的并发处理能力有限。当多个请求同时到达时，服务器并非并行处理，而是按照顺序逐个执行。因此，即使客户端使用10个线程并发发送请求，服务器仍然会依次处理，导致整体请求时间延长。
相反，当max_workers设置为1时，客户端实际执行的是单线程请求。客户端每次只发送一个请求，服务器也线性地处理这些请求。虽然这种方式存在线程创建开销，但由于避免了服务器端的等待，总的响应时间反而更短。
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结论：线程池性能取决于服务器并发能力
使用线程池提升网络请求性能的前提是目标服务器具备足够的并发处理能力。如果服务器不支持并发处理，增加线程池worker数量只会增加服务器负载，最终导致性能下降。 因此，在使用线程池优化网络请求时，务必评估服务器端的并发处理能力。
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