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可以使得程序执行效率至少提升10倍
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ @Time : 2018/10/24 @Author : LiuXueWen @Site : @File : transfer.py @Software: PyCharm @Description: """ import os import traceback import threading from multiprocessing import Pool from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool # 兼容python2.7上多线程的bug,不加上下面的反代理程序不能正常执行 def proxy(cls_instance, i): return cls_instance.multiprocess_thread(i) def proxy2(cls_instance, i): return cls_instance.file_operation(i) class file2transfer(): # 多进程执行程序 def multiprocessingTransferFiles(self): try: # 创建进程池 p = Pool() //参数末尾必须加上逗号 p.apply_async(proxy, args=(self, self.root_path,)) p.close() p.join() except Exception as e: print(e) # 每个进程下的多线程执行,线程数等于当前机器的核数 def multiprocess_thread(self, root_path): try: # 创建线程锁 lock = threading.RLock() lock.acquire() # 获取每个文件 for pfile in os.listdir(root_path): # 获取文件的完整路径 full_file_path = os.path.join(root_path, pfile) # 多线程读写文件 p = ThreadPool() # 执行线程 p.apply_async(proxy2, args=(self, full_file_path,)) p.close() p.join() except Exception as e: print(e) finally: # 释放线程锁 lock.release() # 对每个文件夹下的每个文件进行操作 def file_operation(self, full_file_path): try: // TODO 真正需要单独执行的操作 pass except Exception as e: print(e)
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