# 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。