以前的解决方案都没有在我的GNU/Linux服务器上使用多个内核（我没有管理员权限）。他们只是在一个核心上跑步。

我使用较低级别的os.fork接口来派生多个进程。这是对我有用的代码：

from os import fork

values = ['different', 'values', 'for', 'threads']

for i in range(len(values)):
    p = fork()
    if p == 0:
        my_function(values[i])
        break

下面的代码可以运行10个线程同时打印0到99之间的数字：

from threading import Thread

def test():
    for i in range(0, 100):
        print(i)

thread_list = []

for _ in range(0, 10):
    thread = Thread(target=test)
    thread_list.append(thread)

for thread in thread_list:
    thread.start()

for thread in thread_list:
    thread.join()

下面的代码是上述代码循环版本的简写，运行10个线程，同时打印0到99之间的数字：

from threading import Thread

def test():
    [print(i) for i in range(0, 100)]

thread_list = [Thread(target=test) for _ in range(0, 10)]

[thread.start() for thread in thread_list]

[thread.join() for thread in thread_list]

结果如下：

...
99
83
97
84
98
99
85
86
87
88
...

使用全新的concurrent.futures模块

def sqr(val):
    import time
    time.sleep(0.1)
    return val * val

def process_result(result):
    print(result)

def process_these_asap(tasks):
    import concurrent.futures

    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        futures = []
        for task in tasks:
            futures.append(executor.submit(sqr, task))

        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            process_result(future.result())
        # Or instead of all this just do:
        # results = executor.map(sqr, tasks)
        # list(map(process_result, results))

def main():
    tasks = list(range(10))
    print('Processing {} tasks'.format(len(tasks)))
    process_these_asap(tasks)
    print('Done')
    return 0

if __name__ == '__main__':
    import sys
    sys.exit(main())

执行器方法对于所有以前接触过Java的人来说似乎都很熟悉。

还有一个附带说明：为了保持宇宙的正常，如果你不使用上下文，不要忘记关闭你的池/执行器（这是如此棒，它为你做了）

我想提供一个简单的例子，以及我在自己解决这个问题时发现有用的解释。

在这个答案中，您将找到一些关于Python的GIL（全局解释器锁）的信息，以及一个使用multiprocessing.dummy编写的简单日常示例，以及一些简单的基准测试。

全局解释器锁（GIL）

Python不允许真正意义上的多线程。它有一个多线程包，但是如果你想多线程来加快你的代码，那么使用它通常不是一个好主意。

Python有一个称为全局解释器锁（GIL）的构造。GIL确保在任何时候只能执行一个“线程”。一个线程获取GIL，做一些工作，然后将GIL传递给下一个线程。

这种情况发生得很快，因此在人眼看来，您的线程似乎是并行执行的，但它们实际上只是轮流使用相同的CPU内核。

所有这些GIL传递都增加了执行开销。这意味着如果你想让你的代码运行得更快，那么使用线程打包通常不是个好主意。

使用Python的线程包是有原因的。如果你想同时运行一些事情，而效率不是一个问题，那就很好，也很方便。或者，如果您运行的代码需要等待一些东西（比如一些I/O），那么这可能很有意义。但是线程库不允许您使用额外的CPU内核。

多线程可以外包给操作系统（通过执行多线程处理），以及一些调用Python代码的外部应用程序（例如，Spark或Hadoop），或者Python代码调用的一些代码（例如：您可以让Python代码调用一个C函数来完成昂贵的多线程任务）。

为什么这很重要

因为很多人在了解GIL是什么之前，会花很多时间在他们的Python多线程代码中寻找瓶颈。

一旦这些信息清楚，下面是我的代码：

#!/bin/python
from multiprocessing.dummy import Pool
from subprocess import PIPE,Popen
import time
import os

# In the variable pool_size we define the "parallelness".
# For CPU-bound tasks, it doesn't make sense to create more Pool processes
# than you have cores to run them on.
#
# On the other hand, if you are using I/O-bound tasks, it may make sense
# to create a quite a few more Pool processes than cores, since the processes
# will probably spend most their time blocked (waiting for I/O to complete).
pool_size = 8

def do_ping(ip):
    if os.name == 'nt':
        print ("Using Windows Ping to " + ip)
        proc = Popen(['ping', ip], stdout=PIPE)
        return proc.communicate()[0]
    else:
        print ("Using Linux / Unix Ping to " + ip)
        proc = Popen(['ping', ip, '-c', '4'], stdout=PIPE)
        return proc.communicate()[0]


os.system('cls' if os.name=='nt' else 'clear')
print ("Running using threads\n")
start_time = time.time()
pool = Pool(pool_size)
website_names = ["www.google.com","www.facebook.com","www.pinterest.com","www.microsoft.com"]
result = {}
for website_name in website_names:
    result[website_name] = pool.apply_async(do_ping, args=(website_name,))
pool.close()
pool.join()
print ("\n--- Execution took {} seconds ---".format((time.time() - start_time)))

# Now we do the same without threading, just to compare time
print ("\nRunning NOT using threads\n")
start_time = time.time()
for website_name in website_names:
    do_ping(website_name)
print ("\n--- Execution took {} seconds ---".format((time.time() - start_time)))

# Here's one way to print the final output from the threads
output = {}
for key, value in result.items():
    output[key] = value.get()
print ("\nOutput aggregated in a Dictionary:")
print (output)
print ("\n")

print ("\nPretty printed output: ")
for key, value in output.items():
    print (key + "\n")
    print (value)

这很容易理解。这里有两种简单的线程处理方法。

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import threading

def a(a=1, b=2):
    print(a)
    time.sleep(5)
    print(b)
    return a+b

def b(**kwargs):
    if "a" in kwargs:
        print("am b")
    else:
        print("nothing")
        
to_do=[]
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
ex1=executor.submit(a)
to_do.append(ex1)
ex2=executor.submit(b, **{"a":1})
to_do.append(ex2)

for future in as_completed(to_do):
    print("Future {} and Future Return is {}\n".format(future, future.result()))

print("threading")

to_do=[]
to_do.append(threading.Thread(target=a))
to_do.append(threading.Thread(target=b, kwargs={"a":1}))

for threads in to_do:
    threads.start()
    
for threads in to_do:
    threads.join()

Alex Martelli的回答对我有所帮助。不过，这里有一个我认为更有用的修改版本（至少对我来说）。

更新：可在Python 2和Python 3中使用

try:
    # For Python 3
    import queue
    from urllib.request import urlopen
except:
    # For Python 2 
    import Queue as queue
    from urllib2 import urlopen

import threading

worker_data = ['http://google.com', 'http://yahoo.com', 'http://bing.com']

# Load up a queue with your data. This will handle locking
q = queue.Queue()
for url in worker_data:
    q.put(url)

# Define a worker function
def worker(url_queue):
    queue_full = True
    while queue_full:
        try:
            # Get your data off the queue, and do some work
            url = url_queue.get(False)
            data = urlopen(url).read()
            print(len(data))

        except queue.Empty:
            queue_full = False

# Create as many threads as you want
thread_count = 5
for i in range(thread_count):
    t = threading.Thread(target=worker, args = (q,))
    t.start()