对我来说，线程的最佳示例是监视异步事件。看看这个代码。

# thread_test.py
import threading
import time

class Monitor(threading.Thread):
    def __init__(self, mon):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.mon = mon

    def run(self):
        while True:
            if self.mon[0] == 2:
                print "Mon = 2"
                self.mon[0] = 3;

您可以通过打开IPython会话并执行以下操作来使用此代码：

>>> from thread_test import Monitor
>>> a = [0]
>>> mon = Monitor(a)
>>> mon.start()
>>> a[0] = 2
Mon = 2
>>>a[0] = 2
Mon = 2

等几分钟

>>> a[0] = 2
Mon = 2

自2010年提出这个问题以来，如何使用带有映射和池的Python进行简单的多线程处理已经得到了真正的简化。

下面的代码来自一篇文章/博客文章，您应该明确查看（没有从属关系）-一行中的并行性：一个更好的日常线程任务模型。我将在下面总结一下——它最终只是几行代码：

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
pool = ThreadPool(4)
results = pool.map(my_function, my_array)

以下是多线程版本：

results = []
for item in my_array:
    results.append(my_function(item))

描述

Map是一个很酷的小函数，是将并行性轻松注入Python代码的关键。对于那些不熟悉的人来说，map是从Lisp这样的函数语言中提取出来的。它是一个将另一个函数映射到序列上的函数。Map为我们处理序列上的迭代，应用函数，并在最后将所有结果存储在一个方便的列表中。

实施

map函数的并行版本由两个库提供：multiprocessing，以及它鲜为人知但同样神奇的stepchild：multiprocessing.dummy。

multiprocessing.dummy与多处理模块完全相同，但使用线程（一个重要的区别-对CPU密集型任务使用多个进程；对I/O（和在I/O期间）使用线程）：

multiprocessing.dummy复制了多处理的API，但它不过是线程模块的包装器。

import urllib2
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

urls = [
  'http://www.python.org',
  'http://www.python.org/about/',
  'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',
  'http://www.python.org/doc/',
  'http://www.python.org/download/',
  'http://www.python.org/getit/',
  'http://www.python.org/community/',
  'https://wiki.python.org/moin/',
]

# Make the Pool of workers
pool = ThreadPool(4)

# Open the URLs in their own threads
# and return the results
results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)

# Close the pool and wait for the work to finish
pool.close()
pool.join()

计时结果：

Single thread:   14.4 seconds
       4 Pool:   3.1 seconds
       8 Pool:   1.4 seconds
      13 Pool:   1.3 seconds

传递多个参数（仅在Python 3.3及更高版本中如此）：

要传递多个数组，请执行以下操作：

results = pool.starmap(function, zip(list_a, list_b))

或者传递常量和数组：

results = pool.starmap(function, zip(itertools.repeat(constant), list_a))

如果您使用的是早期版本的Python，可以通过此解决方法传递多个参数）。

（感谢user136036提供的有用评论。）

与其他提到的一样，由于GIL，CPython只能在I/O等待时使用线程。

如果您想从多个内核中获得CPU绑定任务的好处，请使用多处理：

from multiprocessing import Process

def f(name):
    print 'hello', name

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

使用线程/多处理的最简单方法是使用更多高级库，如autothread。

import autothread
from time import sleep as heavyworkload

@autothread.multithreaded() # <-- This is all you need to add
def example(x: int, y: int):
    heavyworkload(1)
    return x*y

现在，您可以为函数提供int列表。Autothread将为您处理所有事务，并只提供并行计算的结果。

result = example([1, 2, 3, 4, 5], 10)

给定函数f，如下所示：

import threading
threading.Thread(target=f).start()

向f传递参数

threading.Thread(target=f, args=(a,b,c)).start()

作为第二个anwser的python3版本：

import queue as Queue
import threading
import urllib.request

# Called by each thread
def get_url(q, url):
    q.put(urllib.request.urlopen(url).read())

theurls = ["http://google.com", "http://yahoo.com", "http://www.python.org","https://wiki.python.org/moin/"]

q = Queue.Queue()
def thread_func():
    for u in theurls:
        t = threading.Thread(target=get_url, args = (q,u))
        t.daemon = True
        t.start()

    s = q.get()
    
def non_thread_func():
    for u in theurls:
        get_url(q,u)
        

    s = q.get()
   

您可以测试它：

start = time.time()
thread_func()
end = time.time()
print(end - start)

start = time.time()
non_thread_func()
end = time.time()
print(end - start)

non_thread_func（）花费的时间应该是thread_func（）的4倍