由于全局解释器锁(GIL)的存在，在CPython上使用多线程并不能为纯python代码提供更好的性能。我建议使用multiprocessing模块:

pool = multiprocessing.Pool(4)
out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

注意，这在交互式解释器中不起作用。

为了避免GIL周围常见的FUD:在本例中使用线程没有任何优势。这里要使用进程，而不是线程，因为它们避免了一大堆问题。

为了并行化一个简单的for循环，joblib为多处理的原始使用带来了很多价值。不仅是简短的语法，还包括在迭代非常快的时候(以消除开销)进行透明的迭代聚集，或者捕获子进程的回溯，以获得更好的错误报告。

免责声明:我是joblib的原作者。

由于全局解释器锁(GIL)的存在，在CPython上使用多线程并不能为纯python代码提供更好的性能。我建议使用multiprocessing模块:

pool = multiprocessing.Pool(4)
out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

注意，这在交互式解释器中不起作用。

为了避免GIL周围常见的FUD:在本例中使用线程没有任何优势。这里要使用进程，而不是线程，因为它们避免了一大堆问题。

我发现joblib对我很有用。请看下面的例子:

from joblib import Parallel, delayed
def yourfunction(k):   
    s=3.14*k*k
    print "Area of a circle with a radius ", k, " is:", s

element_run = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(yourfunction)(k) for k in range(1,10))

N_jobs =-1:使用所有可用内核

为什么不用线程和一个互斥来保护一个全局列表呢?

import os
import re
import time
import sys
import thread

from threading import Thread

class thread_it(Thread):
    def __init__ (self,param):
        Thread.__init__(self)
        self.param = param
    def run(self):
        mutex.acquire()
        output.append(calc_stuff(self.param))
        mutex.release()   


threads = []
output = []
mutex = thread.allocate_lock()

for j in range(0, 10):
    current = thread_it(j * offset)
    threads.append(current)
    current.start()

for t in threads:
    t.join()

#here you have output list filled with data

请记住，您的速度将与最慢的线程一样快

并行处理的一个非常简单的例子是

from multiprocessing import Process

output1 = list()
output2 = list()
output3 = list()

def yourfunction():
    for j in range(0, 10):
        # calc individual parameter value
        parameter = j * offset
        # call the calculation
        out1, out2, out3 = calc_stuff(parameter=parameter)

        # put results into correct output list
        output1.append(out1)
        output2.append(out2)
        output3.append(out3)

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=pa.yourfunction, args=('bob',))
    p.start()
    p.join()