分批次处理可以通过将3000支股票划分成若干个小批次来实现,这样每次只处理一部分数据,减少内存压力和资源占用。你可以使用以下几种方法来实现:
1. 手动分批次:
你可以手动将股票列表分成几个较小的列表,然后分别为每个批次启动独立的进程进行处理。举个例子:
import numpy as np
from multiprocessing import Pool
# 假设你有一个包含3000支股票的列表
stocks = list(range(1, 3001))
# 假设你希望将其分成10个批次,每批次处理300支股票
batch_size = 300
batches = [stocks[...