Python - 使用线程或队列迭代调用函数的 for 循环

我对 python 相当陌生，正在制作一个脚本，允许将其他程序的点云数据引入 Autodesk Maya。我的脚本运行良好，但我想做的是让它更快。我有一个 for 循环，它遍历编号文件的列表。 IE。 datafile001.txt、datafile002.txt 等。我想知道是否有一种方法可以让它一次执行多个操作，可能使用线程或队列？下面是我一直在研究的代码：

     def threadedFuntion(args):
         if len(sourceFiles) > 3:
             for count, item in enumerate(sourceFiles):
                     t1=Thread(target=convertPcToPdc,args=(sourceFiles[filenumber1], particlesName, startframe, endframe, pdcIncrements, outputDirectory, variableFolder, acceptableArrayforms, dataType))
                     t1.start()
                     t2=Thread(target=convertPcToPdc,args=(sourceFiles[filenumber2], particlesName, startframe, endframe, pdcIncrements, outputDirectory, variableFolder, acceptableArrayforms, dataType))
                     t2.start()
                     t3=Thread(target=convertPcToPdc,args=(sourceFiles[filenumber3], particlesName, startframe, endframe, pdcIncrements, outputDirectory, variableFolder, acceptableArrayforms, dataType))
                     t3.start()
                     t4=Thread(target=convertPcToPdc,args=(sourceFiles[filenumber4], particlesName, startframe, endframe, pdcIncrements, outputDirectory, variableFolder, acceptableArrayforms, dataType))
                     t4.start()

由于多种原因，这显然不起作用，首先它只会创建 4 个线程，我希望能够提供更多或更少的选项。其次它会出错，因为它试图重用线程？就像我说的，我对 python 很陌生，而且有点不知所措，我已经阅读了这里的几篇文章，但无法让其中一篇正常工作。我认为队列可能是我需要的东西，但无法完全弄清楚，我尝试了条件语句和连接语句，但再次无法得到我想要的。

我想更具体地说，我想要实现的是该函数正在读取文本文件，检索坐标，然后将它们导出为二进制文件以供 Maya 读取。这些文本文件之一通常具有 5-1000 万个 x、y、z 坐标，这需要相当长的时间。在一台相当糟糕的计算机上完成 1 个文件大约需要 30 分钟到 1 小时，任务管理器说 python 只使用 12% 的处理器和大约 1% 的内存，所以如果我可以一次完成其中多个文件，那么就可以完成这 100 个或文件越多，速度就越快。我不认为多线程/排队 for 循环会很困难，但我已经迷失并尝试了大约一周的失败解决方案。

谢谢大家的帮助，我真的很感激，并认为这个网站很棒。这是我的第一篇文章，但我觉得读到这里我已经完全学会了Python。

子类 threading.Thread 并将工作函数作为 run() 的一部分放入该类中。

import threading
import time
import random

class Worker(threading.Thread):
    def __init__(self, srcfile, printlock,**kwargs):
        super(Worker,self).__init__(**kwargs)
        self.srcfile = srcfile
        self.lock = printlock # so threads don't step on each other's prints

    def run(self):
        with self.lock:
            print("starting %s on %s" % (self.ident,self.srcfile))
        # do whatever you need to, return when done
        # example, sleep for a random interval up to 10 seconds
        time.sleep(random.random()*10)
        with self.lock:
            print("%s done" % self.ident)


def threadme(srcfiles):
    printlock = threading.Lock()
    threadpool = []
    for file in srcfiles:
        threadpool.append(Worker(file,printlock))

    for thr in threadpool:
        thr.start()

    # this loop will block until all threads are done
    # (however it won't necessarily first join those that are done first)
    for thr in threadpool:
        thr.join()

    print("all threads are done")

if __name__ == "__main__":
    threadme(["abc","def","ghi"])

根据要求，要限制线程数，请使用以下命令：

def threadme(infiles,threadlimit=None,timeout=0.01):
    assert threadlimit is None or threadlimit > 0, \
           "need at least one thread";
    printlock = threading.Lock()
    srcfiles = list(infiles)
    threadpool = []

    # keep going while work to do or being done
    while srcfiles or threadpool:

        # while there's room, remove source files
        # and add to the pool
        while srcfiles and \
           (threadlimit is None \
            or len(threadpool) < threadlimit):
            file = srcfiles.pop()
            wrkr = Worker(file,printlock)
            wrkr.start()
            threadpool.append(wrkr)

        # remove completed threads from the pool
        for thr in threadpool:
            thr.join(timeout=timeout)
            if not thr.is_alive():
                threadpool.remove(thr)

    print("all threads are done")

if __name__ == "__main__":
    for lim in (1,2,3,4):
        print("--- Running with thread limit %i ---" % lim)
        threadme(("abc","def","ghi"),threadlimit=lim)

请注意，这实际上会反向处理源（由于列表 pop()）。如果您要求它们按顺序完成，请在某处反转列表，或使用双端队列和 popleft()。