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python进度条如何并行

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在Python中实现并行进度条，可以使用`concurrent.futures`模块，它提供了高层次的接口来使用线程池或进程池。以下是使用`concurrent.futures`模块实现并行进度条的基本步骤：

1. 导入必要的库：

```python

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

from tqdm import tqdm

2. 创建一个函数来执行任务，并返回结果：```python
def task_function（file_name）:
 这里是你的任务逻辑
 return file_name 返回任务结果

3. 创建一个进度条实例：

```python

with tqdm（total=len（files_list）） as progress_bar:

4. 使用`ThreadPoolExecutor`来创建一个线程池，并提交任务：```python
with ThreadPoolExecutor（max_workers=4） as executor:
 futures = [executor.submit（task_function, file_name） for file_name in files_list]

5. 使用`as_completed`来迭代完成的任务，并更新进度条：

```python

for future in as_completed（futures）:

result = future.result（）

progress_bar.update（1）

以上步骤展示了如何使用`concurrent.futures`模块和`tqdm`库来创建一个简单的并行进度条。`tqdm`库可以帮助你显示一个动态的进度条，显示任务的完成情况。如果你需要更详细的性能比较或者对并行计算有特定的需求，可以参考`util_executer.py`中的示例代码，它展示了如何使用`concurrent.futures`模块的不同方法，包括`ThreadPoolExecutor`和`ProcessPoolExecutor`，以及如何使用`imap`方法进行数据并行处理。请根据你的具体需求调整代码，并确保你的任务可以安全地在多个线程或进程中运行，避免竞态条件和数据一致性问题。

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