# 多线程、多进程相关 thread_event = threading.Event() pools = multiprocessing.Pool(10) # 进程，最多同时不会超过10个 meic 7 + ncep 2 # inputday_str = '2023-04-13' inputday_str = args.day inputday_dt = datetime.strptime(inputday_str,'%Y-%m-%d') # 前一天才是目标日 desday_dt = inputday_dt + timedelta(days=-1) desday_str = desday_dt.strftime('%Y-%m-%d') # NOTE 1: 依据当前时间创建文件对应日期csv,处理qgzd的数据，也就是target数据 create_time_csv(desday_dt) read_qgzd_raw(desday_str) # NOTE 2: 生成两批日期 full_time_list = pd.date_range(desday_str,periods=3).strftime('%Y-%m-%d').tolist() temptime = (desday_dt + timedelta(days=3)).strftime('%Y-%m-%d') one_time_list = pd.date_range(temptime,periods=4).strftime('%Y-%m-%d').tolist()

这段代码涉及多线程和多进程相关的操作。首先，创建了一个线程事件对象 `thread_event`，然后使用 `multiprocessing.Pool` 创建了一个进程池 `pools`，最多同时运行10个进程。

接下来，根据输入的日期字符串 `inputday_str`，将其转换为 `datetime` 对象 `inputday_dt`。然后，通过将目标日期减去一天，得到前一天的日期 `desday_dt`，并将其转换为字符串 `desday_str`。

接下来的代码主要包括两个注意事项：

1. 根据当前时间创建一个对应日期的 CSV 文件，并处理 qgzd 数据（目标数据）。具体的函数调用是 `create_time_csv(desday_dt)` 和 `read_qgzd_raw(desday_str)`。

2. 生成两批日期列表。首先，使用 `pd.date_range` 生成一个包含 3 个日期的完整时间列表 `full_time_list`，这些日期从目标日期开始。然后，通过将目标日期加上 3 天，生成另外一个日期列表 `one_time_list`，其中包含 4 个日期。

以上是这段代码的大致解释。如果你有关于具体部分的问题，请继续提问。

相关问题

python中，wait_thread = threading.Thread(target=wait)换成multiprocessing使用

将 `threading.Thread` 替换为 `multiprocessing.Process` 即可使用 `multiprocessing` 模块。

示例代码如下：

import multiprocessing

def wait():
    """等待用户输入"""
    print("Start waiting...")
    input()
    print("End waiting!")

if __name__ == "__main__":
    # 创建进程对象
    wait_process = multiprocessing.Process(target=wait)
    # 启动进程
    wait_process.start()
    # 等待进程结束
    wait_process.join()

这个程序会创建一个进程，调用 `wait()` 函数进行等待用户输入。和 `threading` 模块不同的是，`multiprocessing` 模块需要在 `if __name__ == "__main__":` 中创建进程对象并启动进程，以避免进程被重复创建。

`multiprocessing.Process` 类也有一个 `join` 方法，可以等待进程结束。

下面这段代码报错（import threading import pandas as pd import numpy as np def thread1_func():#####接受挠度数据 global a a=5 event.wait() # 等待线程1完成 def thread2_func():#####接受应变数据 global c c=5 event.wait() # 等待线程1完成 thread1 = threading.Thread(target=thread1_func) thread2 = threading.Thread(target=thread2_func) thread1.start() thread2.start() thread1.join() thread2.join() b=a+c）

这段代码报错的原因是变量 `event` 未定义。在代码中使用 `event.wait()` 时，需要先定义并初始化 `event` 变量。可以使用 `threading.Event()` 来创建一个新的 `event` 对象，然后在 `thread1_func()` 和 `thread2_func()` 中使用该对象。以下是修改后的代码：

import threading
import pandas as pd
import numpy as np

event = threading.Event()

def thread1_func():
    global a
    a = 5
    event.wait()  # 等待线程1完成

def thread2_func():
    global c
    c = 5
    event.wait()  # 等待线程1完成

thread1 = threading.Thread(target=thread1_func)
thread2 = threading.Thread(target=thread2_func)
thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

b = a + c

这样修改后，代码应该能够正常运行。