这篇文章主要介绍python多进程并发的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
前言
下午需要简单处理一份数据，就直接随手写脚本处理了，但发现效率太低，速度太慢，就改成多进程了；
程序涉及计算、文件读写，鉴于计算内容挺多的，就用多进程了（计算密集）。
代码
import pandas as pd
from pathlib import Path
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
parse_path = '/data1/v-gazh/CRSP/dsf_full_fields/parse'
source_path = '/data1/v-gazh/CRSP/dsf_full_fields/2th_split' # 目录中有3.3W个csv文件，串行的话，效率大打折扣
def parseData():
source_path_list = list(Path(source_path).glob('*.csv'))
multi_process = ProcessPoolExecutor(max_workers=20)
multi_results = multi_process.map(func, source_path_list)
def func(p):
source_p = str(p)
parse_p = str(p).replace('2th_split', 'parse')
df = pd.read_csv(source_p)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'].astype(str)).dt.date
df.sort_values(['date'], inplace=True)
# 处理close为负的值(abs)，添加status标识
df['is_close'] = df['PRC'].map(lambda x: 0 if x < 0 or pd.isna(x) else 1)
df['PRC'] = df['PRC'].abs()
df.rename(columns={'CFACPR': 'factor'}, inplace=True)
df['adj_low'] = df['BIDLO'] * df['factor']
df['adj_high'] = df['ASKHI'] * df['factor']
df['adj_close'] = df['PRC'] * df['factor']
df['adj_open'] = df['OPENPRC'] * df['factor']
df['adj_volume'] = df['VOL'] / df['factor']
# calc change
df['change'] = df['adj_close'].diff(1) / df['adj_close'].shift(1) df.drop_duplicates(inplace=True)
df.to_csv(parse_p, index=False)
parseData()以上是“python多进程并发的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
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