Python 如何使用多进程/多线程读取csv文件并将其存储在生成的新变量中？ 我有一个文件名列表，并使用它生成字符串，该字符串将成为存储dataframe的新变量 下面的代码无效 def文件名（名称）： filename=f'{name}.csv' 返回pd.read_csv（文件名（name）） 以concurrent.futures.ProcessPoolExecutor（）作为执行器： 文件=[ '20190702', '20190703', '20190708', ] #将成为新变量名的Sting列表 name_list=['df_'+i.split（'2019'）[1]表示文件中的i] #用于存储新变量的列表 执行人名单=[] 对于范围内的i（len（文件））： 名称=名称\u列表[i] dataframe=executor.submit（文件名，文件[i]） exec（f“{name}={dataframe}”）#这里有一些错误！ exec（f“executor_list.append（{name}）”） 对于遗嘱执行人名单中的i： exec（f“{i}={i.result（）}”）

我在colab中运行了这个，我得到了这个错误：

  File "<string>", line 1
    df_0702 = <Future at 0x7f0e5b8cc3c8 state=running>
              ^
SyntaxError: invalid syntax

文件“”，第1行
df_0702=
^
SyntaxError:无效语法

执行者。提交

返回

未来

对象。因此，您应该从future对象检索结果

files=['20190702'，'20190703'，'20190708']
期货={}
以concurrent.futures.ProcessPoolExecutor（）作为执行器：
对于文件中的文件名：
vname='df_u'+filename.split（'2019'）[1]
filename=filename+'.csv'
future=executor.submit（pd.read\u csv，文件名）
期货[vname]=期货
对于vname，futures.items（）中的f：
dataframe=f.result（）
#对vname和dataframe执行一些操作

---

另外，除调试/测试外，切勿使用

exec

或

eval

功能。它们使您的代码不安全，难以调试。

您不需要使用ProcessPoolExecutor，因为您的操作是I/O绑定的。生成线程比进程便宜。因此，您可以使用ThreadPoolExecutor

def filename(name):
    filename = f'{name}.csv'
    return filename, pd.read_csv(filename(name))

files = ['20190702', '20190703', '20190708']

futures = []

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    for i, filename in enumerate(files):
        vname = 'df_' + filename.split('2019')[1]
        filename = filename + '.csv'
        futures.append(executor.submit(pd.read_csv, filename))

results = [f.result() for f in futures]