import threading
import time
# 定义一个简单的函数作为线程任务
def print_numbers():
for i in range(5):
time.sleep(1)
print(f"Thread 1: {i}")
def print_letters():
for letter in "ABCDE":
time.sleep(1)
print(f"Thread 2: {letter}")
# 创建两个线程
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_letters)
# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
# 等待两个线程完成
thread1.join()
thread2.join()
print("Both threads have finished.")
在这个例子中，我们定义了两个简单的线程任务函数 print_numbers 和 print_letters，它们分别打印数字和字母。然后，我们创建了两个线程 thread1 和 thread2，并通过 start 方法启动它们。最后，通过 join 方法等待两个线程完成。
需要注意的是，Python 中的全局解释器锁 (GIL) 限制了在同一时刻只能有一个线程执行 Python 字节码。因此，在 CPU 密集型任务中，使用多线程可能并不会提高性能。但在 I/O 密集型任务中，多线程通常能够带来性能的提升。
如果你想要执行更多并行任务，也可以考虑使用 concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 或 ProcessPoolExecutor，它们提供了更高级的并发处理。
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