是的，MaxCompute的Python SDK pyodps 支持使用连接池的方式来管理连接，以提高程序的性能和稳定性。具体来说，您可以使用 pyodps.connection.ConnectionPool 类来管理连接池，从而在多线程环境中使用 pyodps SDK。
下面是一个使用连接池的示例代码：
python
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from pyodps.connection import Connection
from pyodps.connection import ConnectionPool

创建一个连接池，并指定最大连接数和连接超时时间

pool = ConnectionPool(Connection, maxsize=10, expires=600)

定义一个查询函数

def query_data(partition):

# 从连接池中获取连接
conn = pool.get()

# 使用连接进行查询
with conn.execute_sql('select * from my_table where partition=%s' % partition) as reader:
    records = reader.fetch_all()

# 将连接放回连接池中
pool.put(conn)

return records

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个 ConnectionPool 对象，并指定了最大连接数和连接超时时间。

MaxCompute的pyodps库目前不直接支持连接池的使用方式。由于MaxCompute的连接是基于HTTP协议实现的，每个连接在执行操作时都会创建一个独立的会话，并在完成后关闭。

如果你需要在多线程环境中使用MaxCompute的连接，可以考虑以下几种方式：

1. 创建多个独立的连接：在每个线程中分别创建和管理独立的MaxCompute连接。这样每个线程都有自己的连接，互相之间不会影响。

2. 使用线程锁（Thread Locking）：在多线程环境中，通过使用线程锁来确保一次只有一个线程在访问MaxCompute连接。这样可以避免并发访问导致的问题。

3. 使用连接池库：尽管MaxCompute的pyodps库本身不支持连接池，但你可以结合第三方的连接池库，如DBUtils或SQLAlchemy等，来实现对MaxCompute连接的连接池管理。

例如，你可以使用DBUtils库的PersistentDB类或SQLAlchemy库的连接池功能，来管理MaxCompute连接的复用和线程安全性。

PyODPS的配置里有一个配置pool_connections指缓存在连接池的连接数默认为10 ，可以加一下配置看看。 文档：https://help.aliyun.com/document_detail/90475.html?spm=a2c4g.44035.0.i1 此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”