解释这段代码的每一行if __name__ == '__main__': folder_path = 'D:\\pachong\\并行\\blogs\\blogs' num_processes = mp.cpu_count() # 使用所有可用的 CPU 核心数 letter_counts = mp.Manager().dict({letter: 0 for letter in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'}) processes = [] for i in range(num_processes): p = mp.Process(target=process_folder, args=(folder_path, letter_counts)) p.start() processes.append(p) for p in processes: p.join() with open('letter_counts.txt', 'w') as f: for letter, count in letter_counts.items(): f.write(f'{letter}: {count}\n')

这段代码是一个 Python 脚本，其主要功能是统计一个文件夹中所有文件的字母出现次数，并将结果保存到一个文本文件中。

- 第 1 行：判断当前脚本是否被直接运行（而不是被导入到其他脚本中），如果是则执行下面的代码。
- 第 2 行：设置文件夹路径为 'D:\\pachong\\并行\\blogs\\blogs'，即要统计的文件夹的路径。
- 第 3 行：使用 multiprocessing 模块的 cpu_count() 函数获取计算机上可用的 CPU 核心数，以便通过多进程并行计算来提高效率。
- 第 4 行：使用 multiprocessing 模块的 Manager() 函数创建一个可以在多个进程之间共享的字典对象，用于保存字母出现次数的统计结果。
- 第 5 行：使用字典推导式创建一个包含所有小写字母的字典，初始值都为 0。
- 第 6 行：使用 multiprocessing 模块的 Process() 函数创建 num_processes 个进程，每个进程都会调用 process_folder() 函数进行处理。
- 第 7 行：使用 start() 方法启动进程，让它们开始执行任务。
- 第 8 行：将每个进程的对象添加到一个列表中，便于后续等待它们完成任务。
- 第 9 行：使用 join() 方法等待每个进程完成任务，以确保所有进程都执行完毕。
- 第 10 行：使用 with 语句打开一个名为 'letter_counts.txt' 的文本文件，用于保存字母出现次数的统计结果。
- 第 11 行：使用 items() 方法遍历字典中的每个键值对，将字母和出现次数写入文件中，并在每行末尾添加一个换行符。