python读取100万数据多线程

在Python中处理大量数据时，特别是读取100万条数据，使用多线程可以提高程序的并发性和效率，特别是在I/O密集型任务中，如文件读取。以下是使用`threading`模块实现多线程读取100万数据的一个简化示例：

import threading
import csv

# 假设data_list用于存储读取的数据
data_list = []

def read_data(thread_num, start_index, end_index):
    with open('your_large_file.csv', 'r') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        for i in range(start_index, end_index):
            data_list.append(next(reader))
            
# 确定每线程处理的数据范围
num_threads = min(4, 1000000)  # 根据实际情况调整线程数
chunk_size = 100000 // num_threads

threads = []
for i in range(num_threads):
    thread_start = i * chunk_size
    thread_end = (i + 1) * chunk_size if i != num_threads - 1 else 1000000
    t = threading.Thread(target=read_data, args=(i, thread_start, thread_end))
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()

# 数据现在在data_list里

在这个例子中，我们把大文件分成了等大的块，每个线程负责读取其中一部分。注意，这个过程可能会创建大量的文件描述符，所以需要考虑内存和资源限制。