使用多线程让Python应用飞起来

使用多线程可以显著提高 Python 应用程序的并发处理能力和执行效率，下面是一个简单的多线程示例：

from threading import Thread

# 定义线程执行的函数
def worker(name):
    print('Thread %s started' % name)

# 创建多个线程
threads = []
for i in range(10):
    thread = Thread(target=worker, args=('Thread-%d' % i,))
    threads.append(thread)
    thread.start()

# 等待所有线程执行完毕
for thread in threads:
    thread.join()

这段代码定义了一个 worker 函数，用于实现真正的业务逻辑。在主程序中，首先创建了 10 个线程，并使用线程池的方式存储起来，然后逐一启动它们。最后使用 join() 方法等待所有线程执行完毕。

需要注意的是，线程之间是并行执行的，因此需要注意线程安全问题，比如多个线程同时访问相同的全局变量，则需要使用锁或者其他的同步机制避免并发问题。另外，线程过多也会对系统造成一定负担，因此需要控制线程数量，避免过多的资源占用，导致性能下降。

总之，使用 Python 的多线程可以显著提高应用程序的并发性能和执行效率。但在使用多线程的过程中，需要注意线程安全问题和线程数量的调整，以保证并发处理的同时也不会对系统造成过多的负担。