Multiprocessseveralfiles

如果需要处理大量文件，可以使用多进程并行处理以提高处理效率。下面是一个基本的示例：

import multiprocessing

def process_file(filename):
    # process the file here
    pass

if __name__ == '__main__':
    filenames = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt', ...] # 待处理的文件列表
    num_processes = multiprocessing.cpu_count() # 获取 CPU 数量

    # 创建进程池
    process_pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)

    # 使用进程池并行处理文件
    process_pool.map(process_file, filenames)

    # 关闭进程池
    process_pool.close()
    process_pool.join()

在该示例中，我们首先获取了待处理文件的列表和 CPU 数量。然后使用 multiprocessing.Pool 创建进程池，并调用 map 方法以并行处理文件。最后，我们关闭了进程池。