如果要获取数据并分析，例如用for循环,那只能按顺序读取，这样就会造成效率低下：
循环读取多文件过慢，本文分别使用多线程、多进程方法对文件进行读取
多线程
由于处理完文件往往需要获取返回值，可以使用以下两种方法：
import queue
q = queue.Queue()
def read_file(file):
with open(os.path.join(path,file),'r') as f:
q.put()
1 自定义get_result()方法，取返回值
import threading
class ReadThread(threading.Thread):
def __init__(self,file):
threading.Thread.__init__(self) #super(ReadThread, self).__init__()
self.file = file
def run(self):
self.res = read_file(self.file)
def get_result(self):
#注：此方法特别慢
return self.res
threads = []
for file in os.listdir(path):
t = ReadThread(file)
threads.append(t)
[t.start() for t in threads]
[t.join() for t in threads]
for t in threads:
t.get_result()
2 使用队列
#改用多线程读取
import threading
start = time.time()
df = pd.DataFrame()
threads = []
for file in os.listdir(path):
t = threading.Thread(target=read_file,args=(file,))
threads.append(t)
[t.start() for t in threads]
[t.join() for t in threads]
while not q.empty():
q.get()
q.task_done()
print("read time:",time.time()-start)
关于task_done
如果线程里每从队列里取一次，但没有执行task_done()，则join无法判断队列到底有没有结束，在最后执行个join()是等不到结果的，会一直挂起。
理解Queue队列中join()与task_done()的关系 - andyzhang- - 博客园 (cnblogs.com)
python伪多线程，适合IO密集型任务
如果是一个计算为主的程序（专业一点称为CPU密集型程序），这一点确实是比较吃亏的，每个线程运行一遍，就相当于单线程再跑，甚至比单线程还要慢——CPU切换线程的上下文也是要有开销的。但是，如果是一个磁盘或网络为主的程序（IO密集型）就不同了。一个线程处在IO等待的时候，另一个线程还可以在CPU里面跑，有时候CPU闲着没事干，所有的线程都在等着IO，这时候他们就是同时的了，而单线程的话此时还是在一个一个等待的。我们都知道IO的速度比起CPU来是慢到令人发指的，python的多线程就在这时候发挥作用了。比方说多线程网络传输，多线程往不同的目录写文件，等等
python 实现多线程并返回函数返回值的三种方法_zxc的博客-CSDN博客_python多线程函数返回值
线程池
最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目
多线程线程数设置多少合适_东东的专栏-CSDN博客_线程数设置多少合适
本文阻塞、非阻塞主要指取结果时是否使用回调函数，回调函数可以避免阻塞
线程池 +阻塞
def read_file(file):
with open(os.path.join(path,file),'r') as f:
data = json.load(f)
return data
#线程池，取结果时会阻塞
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
df = pd.DataFrame()
start_time = time.time()
with ThreadPoolExecutor(20) as executor: # 创建 ThreadPoolExecutor
future_list = [executor.submit(read_file, file) for file in os.listdir(path)] # 提交任务
for future in as_completed(future_list):
result = future.result() # 获取任务结果
df = df.append(result,ignore_index=True)
print(time.time()-start_time)
线程池 +非阻塞
#线程池，非阻塞
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
df = pd.DataFrame()
start_time = time.time()
with ThreadPoolExecutor(20) as executor: # 创建 ThreadPoolExecutor
future_list = [executor.submit(read_file, file) for file in os.listdir(path)] # 提交任务
def get_result(future):
global df
df = df.append(future.result(),ignore_index=True)
for future in as_completed(future_list):
future.add_done_callback(get_result)
print(time.time()-start_time)
进程池
进程数一般设置为 核数-1
进程池 +阻塞
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
net_df = pd.DataFrame()
start_time = time.time()
# 提交任务
with ThreadPoolExecutor(20) as executor: # 创建 ThreadPoolExecutor
future_list = [executor.submit(read_file, file) for file in os.listdir(path)]
for future in as_completed(future_list):
result = future.result() # 获取任务结果
net_df = net_df.append(result,ignore_index=True)
print(time.time()-start_time)
进程池 +非阻塞
#进程池，非阻塞获取结果
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,as_completed
df = pd.DataFrame()
start_time = time.time()
# 提交任务
with ProcessPoolExecutor(7) as executor: # 创建 ThreadPoolExecutor
future_list = [executor.submit(read_file, file) for file in os.listdir(path)]
def get_result(future):
global df
df = df.append(future.result(),ignore_index=True)
for future in as_completed(future_list):
future.add_done_callback(get_result)
print(time.time()-start_time)
Python线程池及其原理和使用（超级详细） (biancheng.net)
[第53天： Python 线程池 - 纯洁的微笑 - 博客园 (cnblogs.com)](https://www.cnblogs.com/ityouknow/p/12993166.html#:~:text=在 python 中使用线程池有两种方式，一种是基于第三方库 threadpool,，另一种是基于 python3 新引入的库 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 。)