如何池。map()在内部分配工作?

我是个新手 multiprocessing 图书馆,并对其 Pool map() . 假设我有4个工作线程和6个任务要完成。我所做的是(使用 multiprocessing.dummy 因为我想产生线程,而不是进程)

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

def print_it(num):
    print num

def multi_threaded():
    tasks = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    pool = ThreadPool(4)
    r = pool.map(print_it, tasks)
    pool.close()
    pool.join()

multi_threaded()

1. 它是否先生成4个线程,完成前4个任务,然后让线程消亡。然后为其余任务生成2个新线程?
2. 它是否生成4个线程,为其分配4个任务,一旦某个线程完成其任务,就将新任务分配给同一个线程。
3. 另一种方式。

这一见解将很有帮助,因为它将帮助我考虑使用 Pool.map()