这篇文章主要介绍了Python实现模拟分割大文件及多线程处理的方法,涉及Python文件读取、分割及多线程相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python实现模拟分割大文件及多线程处理的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
#!/usr/bin/env python #--*-- coding:utf-8 --*-- from random import randint from time import ctime from time import sleep import queue import threading class MyTask(object): """具体的任务类""" def __init__(self, name): self.name = name self._work_time = randint(1, 5) def work(self): print("Task %s is start : %s, sleep time= %d" % (self.name, ctime(), self._work_time)) sleep(self._work_time) print("Task %s is end : %s" % (self.name, ctime())) class MyThread(threading.Thread): """多线程的类""" def __init__(self, my_queue): self.my_queue = my_queue super(MyThread, self).__init__() def run(self): while True: if self.my_queue.qsize() > 0: self.my_queue.get().work() else: break def print_split_line(num=30): print("*" * num) if __name__ == "__main__": print_split_line() import my_read_file # 分割文件 sf = my_read_file.SplitFiles(r"F:\multiple_thread_read_file.txt", line_count=300) file_num = sf.split_file() queue_length = file_num my_queue = queue.LifoQueue(queue_length) threads = [] for i in range(queue_length): file_name = sf.get_part_file_name(i) mt = MyTask(file_name) my_queue.put_nowait(mt) for i in range(queue_length): mtd = MyThread(my_queue) threads.append(mtd) for i in range(queue_length): threads[i].start() for i in range(queue_length): threads[i].join() print_split_line()
以上是Python模拟分割大文件以及多线程处理的实现方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

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