使用 concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 可以轻松实现多线程文件拆分：计算每个 chunk 的大小。创建一个线程池。对于每个 chunk，创建一个拆分任务，并将其添加到 futures 列表中。获取每个任务的进度更新，并根据进度更新进度条。将每个 chunk 写入新的文件中。
Python 多线程拆分文件并显示进度条
问题：如何在 Python 中使用多线程拆分大文件并显示进度条？
回答：
使用 concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 我们可以轻松实现多线程文件拆分：
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import concurrent.futuresimport osdef split_file(filepath, n_chunks): # 计算每个 chunk 的大小 chunk_size = os.path.getsize(filepath) // n_chunks # 创建一个线程池 with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: # 创建一个 futures 列表来跟踪每个 chunk 的拆分任务 futures = [] # 对于每个 chunk，创建一个拆分任务 for i in range(n_chunks): start = i * chunk_size end = start + chunk_size futures.append(executor.submit( _split_chunk, filepath, i, start, end )) # 获取每个 chunk 拆分任务的进度更新 for future in concurrent.futures.as_completed(futures): # 获取进度百分比 progress = future.result() # 更新进度条 update_progress(progress)def _split_chunk(filepath, chunk_index, start, end): with open(filepath, "rb") as f: # 跳转到 chunk 的开始位置 f.seek(start) # 读取 chunk 的内容 data = f.read(end - start) # 将 chunk 写入新的文件中 with open(f"chunk_{chunk_index}.txt", "wb") as out: out.write(data) # 计算进度百分比 progress = (chunk_index + 1) / n_chunks * 100 return round(progress, 2)def update_progress(progress): # 更新进度条的实现细节，如使用 tqdm 或 curses # 这里为了演示，我们直接打印在控制台上 print(f"Progress: {progress}%")
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