python 让def __ths_index(): 每个月运行一次

你可以使用 Python 中的定时任务工具，例如 `schedule` 模块或 `apscheduler` 库来实现每个月运行一次的定时任务。以下是使用 `apscheduler` 库的示例代码：

from datetime import datetime
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

def __ths_index():
    # 这里写你要执行的函数体
    print('运行 __ths_index 函数')

# 创建一个定时任务调度器
scheduler = BlockingScheduler()

# 在每个月的第一天的 00:00 执行 __ths_index 函数
scheduler.add_job(__ths_index, 'cron', day='1', hour='0', minute='0')

# 启动定时任务调度器
scheduler.start()

在上面的示例代码中，我们使用 `BlockingScheduler` 创建一个定时任务调度器，然后使用 `add_job` 方法添加一个定时任务，该任务会在每个月的第一天的 00:00 执行 `__ths_index` 函数。最后，我们启动定时任务调度器，等待任务的执行。

相关问题

python对ths_index中name列进行模糊匹配

你可以使用 pandas 库中的 str.contains() 方法来实现模糊匹配。例如，假设你的 DataFrame 名称为 df，那么可以使用以下代码来实现对 name 列进行模糊匹配：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('ths_index.csv')

# 模糊匹配
match_df = df[df['name'].str.contains('匹配关键词')]

其中，'匹配关键词' 是你要进行模糊匹配的关键词。这段代码会将 name 列中包含 '匹配关键词' 的所有行筛选出来，并存储在 match_df 变量中。你可以根据需要对 match_df 进行进一步的处理。

python使用多线程 __index_classify() __moneyflow() __ths_index() __index_dailybasic() __index_daily()

Python中使用多线程可以通过`threading`模块来实现。下面是一个示例代码，其中包含了多个函数的调用：

import threading

def __index_classify():
    # do something
    pass

def __moneyflow():
    # do something
    pass

def __ths_index():
    # do something
    pass

def __index_dailybasic():
    # do something
    pass

def __index_daily():
    # do something
    pass

# 创建多个线程
t1 = threading.Thread(target=__index_classify)
t2 = threading.Thread(target=__moneyflow)
t3 = threading.Thread(target=__ths_index)
t4 = threading.Thread(target=__index_dailybasic)
t5 = threading.Thread(target=__index_daily)

# 启动所有线程
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t4.start()
t5.start()

# 等待所有线程执行完毕
t1.join()
t2.join()
t3.join()
t4.join()
t5.join()

在这段代码中，我们创建了5个线程，并使用`target`参数指定了线程要执行的函数。然后，我们通过`start()`方法启动所有线程，最后通过`join()`方法等待所有线程执行完毕。这样就可以实现多线程执行多个函数的功能了。