Python多进程文件拷贝示例与进度显示

在本文中，我们将深入探讨如何使用Python实现多进程技术来高效地复制文件，并实时显示进度百分比。首先，我们了解了Python中多进程的基本原理和用法，特别是通过`multiprocessing`模块来并发执行任务。多进程允许我们在不同的CPU核心上同时运行多个独立的任务，从而提高文件拷贝的效率。 在实际操作中，我们首先需要确定目标系统（这里以CentOS 7为例）的处理器信息，包括物理CPU个数、每个物理CPU的核数以及超线程数，这对于合理分配进程数和优化并行任务至关重要。通过`cat/proc/cpuinfo`命令可以获取这些信息。 接着，文章实例化了一个名为`copyFileTask`的函数，该函数接收四个参数：文件名、源文件夹名、目标文件夹名以及一个队列对象。这个函数的核心部分是使用`open()`函数打开源文件和目标文件，然后逐行读取源文件内容并写入目标文件。每当一个文件复制完成，就将文件名添加到队列中，以便于主进程监控和更新进度。 在`main()`函数中，用户被提示输入源文件夹的名称。程序会创建一个新的目标文件夹，并使用`multiprocessing.Pool`创建一个进程池。我们将文件拷贝任务分发给进程池中的子进程，每个子进程独立执行`copyFileTask`函数。为了跟踪复制进度，我们利用队列将已完成的文件名发送回主进程，主进程可以定期检查队列，计算已处理文件的比例，然后更新显示的百分比。 值得注意的是，虽然这种方法简单易懂，但可能不是最高效的文件拷贝方案，因为频繁的磁盘I/O操作可能会引入额外的开销。在实际生产环境中，更推荐使用专门的文件拷贝工具如`rsync`或`scp`，或者使用更高级的多线程库（如`concurrent.futures`）以优化内存使用和I/O操作。 总结来说，这篇文章提供了使用Python多进程实现文件拷贝的一个基础示例，展示了如何利用多核优势提高性能，并通过显示百分比实时反馈任务进度。然而，对于大规模或频繁的文件复制场景，需要考虑使用更专业的工具和优化策略。