Python中如何实现多线程（可控数量）遍历字典？

import threading
from queue import Queue

def threaded_dict_process(data_dict, max_threads=4):
    """
    使用固定数量线程处理字典的键值对
    
    Args:
        data_dict: 要处理的字典
        max_threads: 最大线程数，默认4个
    """
    # 创建线程安全的队列
    task_queue = Queue()
    results = {}
    results_lock = threading.Lock()
    
    # 将字典项放入队列
    for key, value in data_dict.items():
        task_queue.put((key, value))
    
    def worker():
        """工作线程函数"""
        while True:
            try:
                # 从队列获取任务，timeout防止死锁
                key, value = task_queue.get(timeout=1)
                
                # 这里是你的处理逻辑，示例：计算字符串长度
                processed_value = len(str(value))
                
                # 线程安全地存储结果
                with results_lock:
                    results[key] = processed_value
                
                # 标记任务完成
                task_queue.task_done()
                
            except Exception as e:
                # 队列为空时退出
                break
    
    # 创建并启动线程
    threads = []
    for i in range(min(max_threads, len(data_dict))):
        thread = threading.Thread(target=worker, name=f"Worker-{i}")
        thread.start()
        threads.append(thread)
    
    # 等待所有任务完成
    task_queue.join()
    
    # 等待所有线程结束
    for thread in threads:
        thread.join()
    
    return results

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 测试数据
    sample_dict = {
        "key1": "hello world",
        "key2": [1, 2, 3, 4, 5],
        "key3": {"nested": "dict"},
        "key4": 12345,
        "key5": "python",
        "key6": "multithreading",
        "key7": "example",
        "key8": "test"
    }
    
    # 使用3个线程处理
    processed_results = threaded_dict_process(sample_dict, max_threads=3)
    
    print("处理结果:")
    for key, value in processed_results.items():
        print(f"{key}: {value}")

这个实现用了threading和Queue来搞可控数量的线程。Queue是线程安全的，能保证数据不会乱。max_threads参数控制最多用几个线程，实际会取字典大小和线程数的最小值。

每个线程从队列里拿字典项，处理完存到结果字典里，用Lock保证写操作安全。task_queue.join()等所有任务完成，最后等线程结束。

把处理逻辑放在worker函数里，想干啥都行。示例里是算字符串长度，你可以换成自己的业务代码。

注意Python的GIL限制，这个适合I/O密集型任务。要是CPU密集的活，考虑用multiprocessing。

总结：用Queue加线程池模式最稳。

windows 上的 multiprocessing 原理和 linux 不太一样，我搜了一下别人的文章，好像也可以用多进程，我刚接触 python 的时候被坑过后来没关注了，你可以自己了解一下怎么用。
不启动多个进程，也就无法绕过 GIL 锁，不能利用多个核心，只能加速 io 密集型操作，在 linux 上是肯定可以启动多个进程的，如果计算任务足够重的话，系统会将任务分配给多核计算，能够跑满 cpu。