【python

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import numpy as np import pandas as pd import concurrent.futures from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 线程池 '''注意此处每个funcs的返回值博主自己都是DataFrame，具体情况可自己设置''' # fun是自己的函数名，注意不带括号，args是自己入的参数，函数需要几个就入几个 funcs = [(fun,args), (fun,args)] def List_ThreadPool(funcs, n) 线程池 list_df = ['' for i in range(len(rpt_funcs))] # 空集 funcs =[f[0] for f in funcs] args = [a[1] for a in funcs] with ThreadPoolExecutor(n) as executor: # 获取预存的线程池 # 组装执行列表 results = [executor.submit(func, arg) for func , arg in zip(funcs, args)] for i,f in enumerate(concurrent.futures.as_completed(results)): list_df = f.result() return list_df list_df = List_ThreadPool(funcs, n=12)

#此次n为设置的线程池中预存的线程个数，这个需要实际的环境来定博主的i9足够满足-。-

此时可以同时跑多个我们自己需要的函数需要的伙伴们可以根据自己的实际情况改动中间的参数设置形式

还是可以设置时间出了线程池还有进程池，后面抽空再写了

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