pythonでThreadingをプログラミングするには。まずThreadingとはなにかを知らないといけませんね。このWEBには詳しい説明がありここの少し貼り付けます。

「スレッド（thread）」は英語で「糸」の意味がありますが、一本に連なった「議論の道筋」といった意味も持っています。掲示板などで特定テーマで続く一連の議論の流れも「スレッド」と呼ばれます。
同じようにパソコンのプログラムでも、一連の命令が順番に処理されていく流れ（最小の処理単位）のことを「スレッド」と呼びます。
プログラムを効率よくするため、複数のスレッドに分け、同時に処理できるようにしたのが「マルチスレッド」ということになります。

もっと詳しく知りたいのなら↓
https://www.724685.com/word/wd110126.htm

ではまず以下のScriptをみてみよう。あまり難しいこと書いていませんが、timeモジュールをImportし、その中にあるperf_counter()のメソッドで経過時間を測定し、最後は時間をマイナスして実際の実行時間を計算できます。Scriptの中にdo_something()で１秒を待ち機能があります。

import time

start=time.perf_counter()

def do_something():
	print('sleeping 1 s..')
	time.sleep(1)
	print('Wake up!')

do_something()
do_something()

finish=time.perf_counter()
print('finish on {}'.format(finish-start))

では結果はどうになる？言わなくてもわかると思いますが、実行→1秒待ち→終わり

もしこのdo_something()2回を実行したらどうになる？もちろん、実行→1秒待ち→次の実行→1秒待ち→終わり。って感じですね。Time Chatを書いてみましょう。つまりこのdo_something()を2回実行するのに最低限2秒かかります。そしてこの1秒待ってるの間にCPUがなにもせずずっとSleepするだけ。
順次でFunctionを実行するのは同期といいます。英語は”Synchronously”です。

なんとなく効率悪いねーと思いませんか？ここの2つの概念を紹介したいと思います。
CPU Bound TaskとIO Bound Taskです。

CPU Bound Task：計算などたくさんしCPUに負荷をかけるプログラムです。
IO Bound Task：いわゆるInput/Outputのオペレーション完成を待ちのプログラム、ネットワークとかFile SystemのFile書き読みなど、CPUにに負荷をそんなにかけないプログラムです。

問題なのはいつもThreadingを使えばええじゃう？と思いませんか？実はそうではありません。ThreadingはIO Bound Taskに対してそういう待ちのオペレーションがメリットがありますが、CPU Bound TaskにThreadingを使うと逆に遅くなる恐れがあります。そういうときはMult-Processingを使うほうがよいでしょう。

もっと詳しく知りたいのなら↓
https://yohei-a.hatenablog.jp/entry/20120205/1328432481

ここでTreadingのコードをみてみよう。ここで注意するにはjoin()はLoopingの中に使えないこと。

import threading
import time

start=time.perf_counter()

def do_something():
	print('Sleeping 1 s')
	time.sleep(1)
	print('Wake up!')


'''
create threading,target is the function that you want to run
'''
t1=threading.Thread(target=do_something)
t2=threading.Thread(target=do_something)

'''
start the threading
'''
t1.start()
t2.start()


'''
make sure that they complete before moving on to calculate the
finish time
'''
t1.join()
t2.join()

finish=time.perf_counter()

print('Finish time:{}'.format(finish-start))

実行結果はこうになります：

Threadingは本当にコードを同時に実行するようにみえますが、実際は以下のTime Chatのようになります。Functionが待ちポイントになるとコードがもっと前に進め他のコードを実行する。

もしdo_something()を10回実行したいならどうになります？CopyとPasteしてするよりLoopingでやったほうが楽じゃないかな？

import threading
import time

start=time.perf_counter()

def do_something():
	print('Sleeping 1 s')
	time.sleep(1)
	print('Wake up!')


threads=[]

for _ in range(10):
	t=threading.Thread(target=do_something)
	t.start()
	threads.append(t)

for thread in threads:
	thread.join()

finish=time.perf_counter()

print("finished at{}".format(finish-start))

結果はこうになります：

いままでのFunctionにパラメータなにPassしてないが、今度Sleepの秒数をPassしてみましょう。

import threading
import time

start=time.perf_counter()

def do_something(second):
	print('Sleeping {} s'.format(second))
	time.sleep(second)
	print('Wake up!')


threads=[]

for _ in range(10):
	t=threading.Thread(target=do_something,args=[1.5])
	t.start()
	threads.append(t)

for thread in threads:
	thread.join()

finish=time.perf_counter()

print("finished at{}".format(finish-start))

実行結果はこうになります：

Python3.2からThread pool executorがありまして、それによってもっと簡単で効率的にThreadingを走ることができますし、Taskの状態も調べることができます。

import concurrent.futures
import time

start=time.perf_counter()

def do_something(second):
	print('Sleeping {} s'.format(second))
	time.sleep(second)
	return 'Wake up!'

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
	#execute the function 1 time
	f1=executor.submit(do_something,1)
	f2=executor.submit(do_something,1)
	#wait around until the function completes
	print(f1.result())
	print(f2.result())

finish=time.perf_counter()

print("finished at{}".format(finish-start))

今回はThread pool executorをLoopingしてみますね。

import concurrent.futures
import time

start=time.perf_counter()

def do_something(second):
	print('Sleeping {} s'.format(second))
	time.sleep(second)
	return 'Wake up!'

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
	results=[executor.submit(do_something,1) for _ in range(10) ]

	for f in concurrent.futures.as_completed(results):
		print(f.result())


#get a iterator that we can loop over that will yield the result
#of our threads as they are completed

finish=time.perf_counter()

print("finished at{}".format(finish-start))

結果はこうになります：

次はまたそれぞれSleepingをいれますね。

import concurrent.futures
import time

start=time.perf_counter()

def do_something(second):
	print('Sleeping {} s'.format(second))
	time.sleep(second)
	return 'Wake up!{}'.format(second)

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
	
	sleep_time=[5,4,3,2,1]

	results=[executor.submit(do_something,s) for s in sleep_time ]

	for f in concurrent.futures.as_completed(results):
		print(f.result())


#get a iterator that we can loop over that will yield the result
#of our threads as they are completed

finish=time.perf_counter()

print("finished at{}".format(finish-start))

結果はこうになります：

最後はMap()をつかってみましょう。

import concurrent.futures
import time

start=time.perf_counter()

def do_something(second):
	print('Sleeping {} s'.format(second))
	time.sleep(second)
	return 'Wake up!{}'.format(second)

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
	
	sleep_time=[5,4,3,2,1]

	results=executor.map(do_something,sleep_time)

	for result in results:
		print(result)

#get a iterator that we can loop over that will yield the result
#of our threads as they are completed

finish=time.perf_counter()

print("finished at{}".format(finish-start))

結果はこうになりますね：注意するのはこのScript走ったとき5秒くらい待たないといけないこと気がつきましたか？Mapを使うには結果は初StartのThreadingが結果くる前にResult来れませんー

それじゃねー