使用joblib多进程来读取excel

使用joblib库来实现多进程读取Excel文件可以显著提高程序的运行效率。下面是一个基本的示例代码：

from joblib import Parallel, delayed
import pandas as pd

def read_excel(file):
    df = pd.read_excel(file)
    return df

if __name__ == '__main__':
    files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']
    num_cores = 4  # 设置使用的CPU核心数量，这里设为4
    results = Parallel(n_jobs=num_cores)(
        delayed(read_excel)(file) for file in files)
    print(results)

在这个例子中，我们定义了一个`read_excel`函数，它使用pandas库中的`read_excel`函数来读取Excel文件。然后，我们使用`Parallel`函数来创建一个并行化的任务列表，将每个Excel文件传递给`read_excel`函数进行处理。`n_jobs`参数指定了我们使用多少个CPU核心来运行任务。最后，我们得到一个包含所有结果的列表。

需要注意的是，在Windows系统上，由于joblib库的实现方式，可能会导致出现一些奇怪的错误。这种情况下，可以使用multiprocessing库来代替joblib。

相关问题

pyqt joblib 多进程 进程间通信

在PyQt中使用joblib进行多进程和进程间通信的方法如下[^1]：

1. 导入所需的模块：

from PyQt5.QtCore import QProcess, QSharedMemory, QBuffer, QIODevice
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtWidgets import QApplication
from joblib import Parallel, delayed

2. 创建一个自定义的类，继承自QProcess，并重写其run()方法：

class MyProcess(QProcess):
    def __init__(self, parent=None):
        super().__init__(parent)
        self.shared_memory = QSharedMemory()
        self.buffer = QBuffer()
        self.image = QImage()

    def run(self):
        # 在子进程中执行的代码
        # 进程间通信的方式可以使用共享内存、管道等
        # 这里以共享内存为例
        self.shared_memory.setKey("image")
        self.shared_memory.attach()
        self.buffer.open(QIODevice.ReadWrite)
        self.buffer.setData(self.shared_memory.constData())
        self.image.loadFromData(self.buffer.data())
        self.buffer.close()
        self.shared_memory.detach()

3. 在主进程中创建一个QApplication实例，并使用Parallel函数创建多个子进程：

app = QApplication([])
processes = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(run_process)() for _ in range(4))

4. 在子进程中执行任务，并将结果存储到共享内存中：

def run_process():
    # 执行任务的代码
    # 这里以处理图像为例
    image = QImage("input.jpg")
    shared_memory = QSharedMemory()
    buffer = QBuffer()
    buffer.open(QIODevice.ReadWrite)
    image.save(buffer, "JPG")
    shared_memory.setKey("image")
    shared_memory.create(buffer.size())
    shared_memory.lock()
    shared_memory.data().data().cast("char").move(0, buffer.data().size(), buffer.data().data())
    shared_memory.unlock()
    buffer.close()
    process = MyProcess()
    process.start()
    process.waitForFinished()

通过以上步骤，你可以在PyQt中使用joblib进行多进程和进程间通信。

python 多线程读取excel

在Python中，使用多线程可以有效地提高读取Excel文件的性能。通过将任务分配给多个线程并行执行，可以减少读取Excel文件所需的时间。引用中的实验结果表明，使用多线程读取Excel文件的耗时明显减少。通过使用协程异步IO技术，可以进一步优化读取Excel文件的性能。引用中提到，多线程IO可以用于优化脚本的执行效率。另外，Python还提供了多进程库multiprocessing，可以解决GIL（全局解释器锁）带来的并发编程不能利用多核CPU的问题。引用解释了multiprocessing库的作用。总之，对于Python多线程读取Excel文件的优化，可以结合多线程、多进程和协程等技术，根据具体情况选择合适的方法来提高性能。引用提到了Python中对应实现多线程、多进程和协程的库，分别是threading、multiProcessing和asyncio。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>