用python读取大量excel数据，根据每行数据post多线程请求后，返回的内容添加一列

在Python中，可以使用pandas库读取Excel文件，并结合`concurrent.futures`模块实现多线程并发处理。首先，你需要安装`pandas`和`openpyxl`库，如果你还没有安装，可以使用下面的命令：

pip install pandas openpyxl

然后，你可以按照以下步骤操作：

1. **读取Excel数据**:
使用`pandas`的`read_excel`函数加载Excel文件。

import pandas as pd

# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

2. **准备数据处理函数**:
创建一个函数，该函数接受一行数据，发送POST请求并获取响应结果。

import requests
from threading import Thread

def process_row(row_data):
    url = 'http://example.com/api'  # 替换为你实际的API地址
    response = requests.post(url, json=row_data)
    # 将响应内容转换为你需要的一列数据并添加到row_data字典中
    row_data['response_column'] = response.json()  # 假设响应是一个json
    return row_data

3. **多线程遍历并处理数据**:
使用`ThreadPoolExecutor`创建一个线程池来并发处理每一行数据。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 确保数据框有index，便于后续操作
df = df.set_index('index')

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:  # 根据需求调整最大工作线程数
    results = {i: executor.submit(process_row, df.loc[i]) for i in df.index}

# 当所有任务完成，收集结果
data_with_response = {}
for index, future in results.items():
    data_with_response[index] = future.result()

4. **合并原始数据和新列**:
最后，将处理后的数据更新回DataFrame中。

df_processed = pd.DataFrame(data_with_response).reset_index()
df = df.merge(df_processed, on='index', how='left')  # 或者根据实际需要选择其他合并方式