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：

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

import concurrent.futures
import os

def 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}%")