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你可以使用 Python 的 threading ?？槔词迪侄嘞叱檀硌分胁煌脑厥荨Ｏ旅媸且桓鍪纠耄?/p>

import threading

def process_data(data):
    # 处理数据的函数
    print("Processing:", data)

data_list = ['data1', 'data2', 'data3']  # 要处理的数据列表

# 创建一个线程锁
lock = threading.Lock()

def process_data_thread(data):
    with lock:
        process_data(data)

# 创建线程列表
threads = []

# 遍历数据列表，为每个数据创建一个线程并启动
for data in data_list:
    t = threading.Thread(target=process_data_thread, args=(data,))
    t.start()
    threads.append(t)

# 等待所有线程结束
for t in threads:
    t.join()

在上面的代码中，首先定义了一个 process_data 函数来处理数据。然后创建了一个数据列表data_list，其中包含了要处理的数据。

接着创建了一个线程锁 lock，用于在多线程中控制对函数process_data 的访问。然后定义了一个 process_data_thread 函数，它在获取了锁之后调用 process_data 函数对数据进行处理。

接下来，创建了一个线程列表threads。然后使用一个循环遍历数据列表，为每个数据创建一个线程，并将其加入线程列表。在循环过程中，每创建一个线程就启动它。

最后，使用另一个循环来等待所有线程结束，保证所有数据都被处理完毕。

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