python语法：多线程同时处理大量文件

先写在前面：

thread模块，简单来说，cpu的反复横跳而已：

要写并发机制，还得用多进程multiprocessing模块，想要快速实现的朋友可以看看我这篇文章：

是枝裕和：内：python中的多进程​zhuanlan.zhihu.com

当然threads也是有用的(轻量，简易，操作简单)

大家可以看我下面举例子

多线程是什么？

多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：

使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。

用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。

程序的运行速度可能加快。

在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。

我拿两个视频做简单的对比：

开多线程

循环处理文件

那学习多线程对数据分析有什么作用呢，我们可以看看：

现在我有0,1，2三个csv文件，如果我要获取数据并分析，例如用for循环,那只能按顺序读取，这样就会造成效率低下：

代码如下：

import operator
import csv
import os
def read_file(filpos,i):
    with open(filpos+str(i)+".csv") as f:
        reader=csv.reader(f)
        for i in reader:
            print(i)

for i in range(0,3):
    read=read_file("D:/zhihu/",i)

当然你觉得没什么问题，但是如果有20个文件，每个文件有20000条数据，这种方法就会显得非常愚笨，所以我们可以采用多线程的方式同时间读取0,1,2csv文件。

第一步:import threading 模块

import threading

第二步：改下一下代码：

既可以同时打开并运行多个文件

import operator
import csv
import time
import threading
from time import ctime

def read_file(filpos,i):
    with open(filpos+str(i)+".csv") as f:
        reader=csv.reader(f)
        for i in reader:
            print(i)

threads = []
x=0
for t in range(0,3):
    t= threading.Thread(target=read_file,args=("D:/zhihu/",x))
    threads.append(t)
    x+=1
#join在里面时候只有第一个子进程结束才能打开第二个进程,if__name__ 调用时不可用
if __name__=="__main__":
    for thr in threads:
        thr.start()
    thr.join()
    print("all over %s"%ctime())

就是把文件添加到线程池里面，再一起执行。

下班了，这个代码对处理大量文件肯定有用,等会再更新吧..