在使用requests库从zip文件中并行**多个文件时，可能会遇到race condition的问题，主要是在解压cacerts.pem文件时出现问题。这个问题是在运行多个requests请求时，并行从zip文件中提取文件时出现的，这可能导致文件被不完整地提取或损坏。
这个问题的解决方案是在提取zip文件中的每个文件时，使用线程锁来确保同一时间只有一个线程可以访问文件。这样可以避免多个线程同时访问和写入文件，从而解决race condition的问题。以下是修改后的**示例：
python
import requests
import threading
import os
import zipfile
def download_file(url, file_path):
# 使用线程锁来确保同一时间只有一个线程可以访问文件。
lock = threading.lock()
with lock:
# 发送get请求从url**文件。
response = requests.get(url, stream=true)
# 检查http响应的状态码是否为200，200表示请求成功。
if response.status_code ==200:
# 创建一个文件夹来保存文件。
if not os.path.exists(os.path.dirname(file_path)):
os.makedirs(os.path.dirname(file_path))
# 创建一个zipfile对象来解压文件。
with zipfile.zipfile(file_path, 'r') as zip_ref:
# 解压文件到指定的文件夹。
zip_ref.extractall(os.path.dirname(file_path))
else:print(f"failed to download ")
# 使用线程池来并行**多个文件。
with threadpoolexecutor(max_workers=5) as executor:
urls =
file_paths =
file1.zip','file2.zip','file3.zip','file4.zip',]
executor.map(download_file, urls, file_paths)
在上述**中，我们首先定义了一个函数`download_file`，该函数接收一个url和一个文件路径作为输入，从url**文件并将其解压到指定的文件夹。然后，我们使用线程池`threadpoolexecutor`来并行**多个文件。我们创建了一个包含所有url和文件路径的列表，然后使用`executor.map`函数来将这些任务提交到线程池中。`executor.map`函数将所有任务并行地提交到线程池，每个任务都会返回一个结果，这些结果会被收集到一个列表中。这样，我们就可以在并行**多个文件的同时，避免race condition的问题。
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