前言：

关于多线程的博客先前的博客如下：

python线程join方法_python 线程join-CSDN博客

【精选】Python GIL锁_python gil 锁-CSDN博客

python函数运行加速_python os.listdir速度慢_两只蜡笔的小新的博客-CSDN博客

只需下面的模版即可:

from multiprocessing import Pool
from functools import partial
# execute_one_file是需要多次运行的函数，使用partial对函数的其他参数进行传递
# 需要注意的是 多线程只支持 一个参数的传递，并且是第一个参数。如果是多个参数需要对函数进行改造。
'''
    mess_input = []
    num_index = 0
    for _gt_list, _gp_list, _root_list in zip(gt_list, gp_list, root_list):
        num_index = num_index + 1
        mess_dict = {
            'gt_':_gt_list,
            'gp_':_gp_list,
            'root_':_root_list,
            'num_index':num_index,
            'all_num':len(root_list)}
        mess_input.append(mess_dict)
'''
execute_all_file = partial(execute_one_file, **{'output_name': args.output_name, 'im_loc_list': im_loc_list})
start_time = time.time()
all_execute_data = []
with Pool() as p:
    for i, result in enumerate(p.imap_unordered(execute_all_file, mess_input), 1):
        elapsed_time = time.time() - start_time
        avg_time_per_task = elapsed_time / i
        remaining_tasks = len(mess_input) - i
        estimated_time = remaining_tasks * avg_time_per_task
        print(f"Processed {i} tasks. Estimated time remaining: {estimated_time} seconds.")
        all_execute_data.append(result)

        # res_num = all_num - num_index
        bar_mess = f"Processed {i} tasks. Estimated time remaining: {estimated_time} seconds."
        with trange(len([1])) as tool_bar:
            for _index in tool_bar:
                tool_bar.set_description(bar_mess)

execute_one_file函数如下

关于设置 线程数量：

import time

def execute_all_file(file):
    # 模拟一个需要一定时间的任务
    time.sleep(1)
    return file

if __name__ == "__main__":
    mess_input = range(100)  # 假设有100个任务需要处理
    start_time = time.time()

    results = []  # 用于收集所有任务的结果

    num_processes = 4  # 设置进程数量
    with Pool(num_processes) as p:
        for i, result in enumerate(p.imap_unordered(execute_all_file, mess_input), 1):
            results.append(result)  # 收集任务结果
            elapsed_time = time.time() - start_time
            avg_time_per_task = elapsed_time / i
            remaining_tasks = len(mess_input) - i
            estimated_time = remaining_tasks * avg_time_per_task
            print(f"Processed {i} tasks. Estimated time remaining: {estimated_time} seconds.")

    print(f"All results: {results}")

在创建Pool对象时传入了num_processes参数，设置了进程的数量。可以根据你的需求和系统的能力来调整这个数量。

实际上multiprocessing模块使用的是进程，而不是线程。Python的多线程因为全局解释器锁（GIL）的存在，无法真正实现并行，而多进程可以避免这个问题。