使用多线程处理for循环

使用多线程处理for循环可以显著提高程序的执行效率，特别是在处理大规模数据时。下面是一个示例代码：

import threading

def worker(start, end):
    for i in range(start, end):
        # 在这里写需要处理的代码

if __name__ == '__main__':
    num_threads = 4  # 线程数
    total_num = 1000  # 待处理数据总量
    batch_size = total_num // num_threads  # 每个线程处理的数据量

    threads = []
    for i in range(num_threads):
        start = i * batch_size
        end = (i + 1) * batch_size if i != num_threads - 1 else total_num
        t = threading.Thread(target=worker, args=(start, end))
        threads.append(t)

    for t in threads:
        t.start()

    for t in threads:
        t.join()

在这个示例代码中，我们首先定义了一个 `worker` 函数，它接收两个参数 `start` 和 `end`，表示待处理数据的起始位置和结束位置。我们将待处理数据总量 `total_num` 平均分配给 `num_threads` 个线程，每个线程处理一个子集。

然后我们创建 `num_threads` 个线程，并将它们添加到 `threads` 列表中。在启动线程之前，需要调用 `start()` 方法；在所有线程都执行完毕之后，需要调用 `join()` 方法来等待所有线程执行完毕。

需要注意的是，多线程处理for循环时，读写共享变量时要避免竞争条件的发生，否则会出现数据不一致或者程序崩溃的情况。