python3 创建10个线程并向100个文件中写入数据

下面是一个示例代码，可以创建10个线程并向100个文件中写入数据：

import threading

def write_file(file_name):
    with open(file_name, 'w') as f:
        f.write('Hello world!')

# 创建100个文件
file_names = ['file{}.txt'.format(i) for i in range(100)]

# 创建10个线程，每个线程处理10个文件
threads = []
for i in range(10):
    start = i * 10
    end = (i + 1) * 10
    t = threading.Thread(target=lambda files: [write_file(file) for file in files], args=(file_names[start:end],))
    threads.append(t)

# 启动所有线程
for t in threads:
    t.start()

# 等待所有线程结束
for t in threads:
    t.join()

上面的代码中，首先创建了100个文件，然后创建了10个线程。每个线程处理10个文件，通过`start`和`end`参数来确定自己需要处理哪些文件。线程的`target`是一个lambda函数，用于调用`write_file`函数并传入一些文件名。最后，启动所有线程，并等待它们全部结束。

相关问题

用python写一个多线程处列表数据，并保存的样例

下面是一个使用Python多线程处理列表数据并保存的示例代码：

import threading

# 定义线程处理函数
def process_data(data):
    # TODO: 处理数据
    return data

# 定义线程类
class DataProcessorThread(threading.Thread):
    def __init__(self, data_list):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.data_list = data_list

    def run(self):
        # 遍历数据列表，使用线程处理函数处理数据
        for data in self.data_list:
            process_data(data)

        # TODO: 将处理后的数据保存到文件或数据库

# 主线程
if __name__ == '__main__':
    # 假设有1000条数据需要处理
    data_list = [i for i in range(1000)]

    # 将数据分成10份，每个线程处理100条数据
    num_threads = 10
    chunk_size = len(data_list) // num_threads
    chunks = [data_list[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(data_list), chunk_size)]

    # 创建线程，并启动
    threads = []
    for chunk in chunks:
        thread = DataProcessorThread(chunk)
        threads.append(thread)
        thread.start()

    # 等待所有线程完成
    for thread in threads:
        thread.join()

    print('All data processed and saved.')

在以上示例代码中，我们通过定义线程处理函数 `process_data()` 和线程类 `DataProcessorThread`，实现了对列表数据的多线程处理。在主线程中，我们将数据分成多份，并创建相应数量的线程去处理。每个线程使用 `process_data()` 函数处理数据，并将处理后的数据保存到文件或数据库中。最后，我们等待所有线程完成后，打印信息表示处理和保存数据的任务已经完成。

python写一个多线程读取并显示大型csv文件的exe工具

以下是一个Python多线程读取和显示大型CSV文件的例子：

import csv
import threading
import time

def read_csv_chunk(filename, start, end):
    with open(filename, 'r') as f:
        reader = csv.reader(f)
        for i, row in enumerate(reader):
            if i >= start and i < end:
                print(row)

def read_csv_multithreaded(filename, num_threads):
    with open(filename, 'r') as f:
        num_lines = sum(1 for line in f)
        
    chunk_size = num_lines // num_threads
    threads = []
    
    for i in range(num_threads):
        start = i * chunk_size
        end = start + chunk_size
        
        if i == num_threads - 1:
            end = num_lines
        
        t = threading.Thread(target=read_csv_chunk, args=(filename, start, end))
        threads.append(t)
        
    for t in threads:
        t.start()
        
    for t in threads:
        t.join()

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    read_csv_multithreaded('large_file.csv', 4)
    end_time = time.time()
    print('Time taken:', end_time - start_time)

这个例子使用Python的CSV模块来读取CSV文件。它首先计算文件中的总行数，然后将文件分成多个块并在不同的线程中读取每个块。最后，它等待所有线程完成后输出所花费的总时间。