网络传文件 功能要求：支持文件500M以上，支持图片查看，支持文本读取 提示：可以用多线程，拆分文件-单个线程最大数量 python

网络上传大文件通常需要考虑性能和效率，特别是在处理500MB以上的文件时。在Python中，可以利用多线程技术来提升上传速度，同时通过拆分大文件为较小的部分进行传输，降低内存消耗。以下是实现这一功能的一种常见方法：

1. **文件拆分**：
- 将大文件分割成较小的块（比如每个块大小为4MB或8MB），这样可以减少每个线程的负载，并利于网络传输。
- 可以使用`os`模块的`read`和`split`函数，或者`io.BufferedReader`来逐块读取和操作。

2. **多线程**：
- 使用Python的`threading`库创建多个线程，每个线程负责上传一个文件块。
- 创建一个队列，将拆分后的文件块放入队列，然后每个线程从队列中取出并上传。

3. **图片查看和文本读取**：
- 图片：如果需要在线预览图片，可以在上传前先读取部分数据解码为字节流，然后显示为Base64编码的图像，用户端再解码展示。
- 文本：对于文本文件，也可以同样分块读取，每读取一部分就发送给接收端，然后在接收端拼接起来。

import os
import threading
from queue import Queue

def upload_chunk(chunk_queue, file_path, chunk_size):
    while not chunk_queue.empty():
        chunk = chunk_queue.get()
        # 上传逻辑，这里只是一个示例，实际可能涉及HTTP请求、网络IO等
        print(f"Uploading chunk {chunk} from {file_path}")

def process_large_file(file_path, max_threads, chunk_size):
    total_chunks = os.path.getsize(file_path) // chunk_size
    chunks = [i * chunk_size for i in range(total_chunks)]
    chunk_queue = Queue()

    def worker():
        for start_pos in chunks:
            end_pos = min(start_pos + chunk_size, os.path.getsize(file_path))
            data = open(file_path, 'rb').read()[start_pos:end_pos]
            chunk_queue.put(data)

    threads = []
    for _ in range(min(max_threads, len(chunks))):
        t = threading.Thread(target=worker)
        t.start()
        threads.append(t)

    for t in threads:
        t.join()

    for _ in range(total_chunks):
        upload_chunk(chunk_queue, file_path, chunk_size)

# 示例用法
process_large_file('large_file.txt', 4, 10_000_000)