并发.futures模块中的ThreadPoolExecutor可以方便地进行并发编程，但在扩展应用程序时，最大工作者数的设置可能会产生一些问题。

一般情况下，可以使用ThreadPoolExecutor构造函数中的max_workers参数来控制线程池中的最大工作者数。例如，下面的代码在创建ThreadPoolExecutor时设置了最大工作者数为10：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    # do some work

但在实际应用中，当应用程序需要不断扩展时，如何动态调整最大工作者数会变得更加重要。

一种方法是使用Executor的submit()方法，该方法返回一个Future对象，可以用于跟踪正在运行的任务或收集结果。可以根据'活动”任务的数量自动调整max_workers参数，以便线程池可以同时处理更多任务。

下面的代码示例演示了如何使用ThreadPoolExecutor动态调整max_workers参数：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time


def my_task(num):
    print(f'starting {num}')
    time.sleep(2)
    print(f'finishing {num}')
    return num


def main():
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)

    # Submit initial tasks
    futures = {executor.submit(my_task, i): i for i in range(5)}

    for future in as_completed(futures):
        # Get the result of the completed task
        result = future.result()
        print(f'result: {result}')

        # Remove completed task from futures dict
        del futures[future]

        # Submit additional task if needed
        if len(futures) < executor._max_workers:
            new_num = len(futures)
            print(f'submitting new task {new_num}')
            futures[executor.submit(my_task, new_num)] = new_num


if __name__ == '__main__':
    main()

在这个示例中，我们开始时设置max_workers为2，然后提交5个任务。在as_completed()循环中，我们会收集已完成的任务，并根据需要提交新任务，以动态扩展线程池。

通过这种方法，我们可以在需要时动态调整max_workers参数，以便线程池可以处理更