最简单的方法可能是使用现有代码一次处理所有30个文件-仍然需要花费一整天的时间，但您需要一次处理所有文件。（即，“ 9个月内有9个婴儿”很容易，“ 1个月内有1个婴儿”很难）
如果您确实想更快地完成单个文件，则取决于计数器实际更新的方式。如果几乎所有工作都只是在分析价值，则可以使用多处理模块来减轻负担：
import time
import multiprocessing
def slowfunc(value):
time.sleep(0.01)
return value**2 + 0.3*value + 1
counter_a = counter_b = counter_c = 0
def add_to_counter(res):
global counter_a, counter_b, counter_c
counter_a += res
counter_b -= (res - 10)**2
counter_c += (int(res) % 2)
pool = multiprocessing.Pool(50)
results = []
for value in range(100000):
r = pool.apply_async(slowfunc, [value])
results.append(r)
# don't let the queue grow too long
if len(results) == 1000:
results[0].wait()
while results and results[0].ready():
r = results.pop(0)
add_to_counter(r.get())
for r in results:
r.wait()
add_to_counter(r.get())
print counter_a, counter_b, counter_c
这将允许50个slowfuncs并行运行，因此无需花费1000s（= 100k * 0.01s），而是需要20s（100k / 50）* 0.01s才能完成。如果您可以像上面那样将函数重组为“ slowfunc”和“ add_to_counter”，则应该可以使速度提高24倍。
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清零编程群