Создайте функцию read_info(name), где name - название файла. Функция должна: Создавать локальный список all_data. Открывать файл name для чтения. Считывать информацию построчно (readline), пока считанная строка не окажется пустой. Во время считывания добавлять каждую строку в список all_data. Этих операций достаточно, чтобы рассмотреть преимущество многопроцессного выполнения программы над линейным. Создайте список названий файлов в соответствии с названиями файлов архива. Вызовите функцию read_info для каждого файла по очереди (линейно) и измерьте время выполнения и выведите его в консоль. Вызовите функцию read_info для каждого файла, используя многопроцессный подход: контекстный менеджер with и объект Pool. Для вызова функции используйте метод map, передав в него функцию read_info и список названий файлов. Измерьте время выполнения и выведите его в консоль.

from multiprocessing import Pool import time

def read_info(name): all_data = [] with open(name, 'r') as file: line = file.readline() while line: all_data.append(line.strip()) line = file.readline() return all_data

files = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']

Линейный подход

start_time_linear = time.time() for file in files: read_info(file) end_time_linear = time.time() print(f"Время выполнения линейного подхода: {end_time_linear - start_time_linear} сек")

Многопроцессный подход

start_time_multiprocess = time.time() with Pool(processes=len(files)) as pool: pool.map(read_info, files) end_time_multiprocess = time.time() print(f"Время выполнения многопроцессного подхода: {end_time_multiprocess - start_time_multiprocess} сек")