如果要获取数据并分析，例如用for循环,那只能按顺序读取，这样就会造成效率低下：

循环读取多文件过慢，使用多线程或多进程方法，这里使用多线程（需要注意修改数据问题，可以使用锁）

由于处理完文件往往需要获取返回值，可以使用以下两种方法：

import queue
q = queue.Queue()
def read_file(file):
    with open(os.path.join(path,file),'r') as f:
        q.put()

1 自定义get_result()方法，取返回值

import threading
class ReadThread(threading.Thread):
    def __init__(self,file):
        threading.Thread.__init__(self) #super(ReadThread, self).__init__()
        self.file = file
        
    def run(self):
        self.res = read_file(self.file)
        
    def get_result(self):
        #注：此方法特别慢
        return self.res

threads = []
for file in os.listdir(path):
	t = ReadThread(file)
    threads.append(t)
    
[t.start() for t in threads]
[t.join() for t in threads]
for t in threads:
	t.get_result()

2 使用队列

#改用多线程读取
import threading

start = time.time()
df = pd.DataFrame()

threads = []
for file in os.listdir(path):
    t = threading.Thread(target=read_file,args=(file,))
    threads.append(t)
    
[t.start() for t in threads]
[t.join() for t in threads]

while not q.empty():
    q.get()
    q.task_done()
    
print("read time:",time.time()-start)

关于task_done

如果线程里每从队列里取一次，但没有执行task_done()，则join无法判断队列到底有没有结束，在最后执行个join()是等不到结果的，会一直挂起。

理解Queue队列中join()与task_done()的关系 - andyzhang- - 博客园 (cnblogs.com)

python伪多线程，适合IO密集型任务

如果是一个计算为主的程序（专业一点称为CPU密集型程序），这一点确实是比较吃亏的，每个线程运行一遍，就相当于单线程再跑，甚至比单线程还要慢——CPU切换线程的上下文也是要有开销的。但是，如果是一个磁盘或网络为主的程序（IO密集型）就不同了。一个线程处在IO等待的时候，另一个线程还可以在CPU里面跑，有时候CPU闲着没事干，所有的线程都在等着IO，这时候他们就是同时的了，而单线程的话此时还是在一个一个等待的。我们都知道IO的速度比起CPU来是慢到令人发指的，python的多线程就在这时候发挥作用了。比方说多线程网络传输，多线程往不同的目录写文件，等等

python 实现多线程并返回函数返回值的三种方法_zxc的博客-CSDN博客_python多线程函数返回值