Python多线程调用同一个函数可以实现并发执行，提升程序效率，尤其适合I/O密集型任务。通过threading模块创建多个线程，每个线程独立运行同一函数，共享进程资源但需注意线程安全。关键点包括线程创建、启动、同步及全局变量管理。

1. 基本实现方法
   使用threading.Thread创建线程对象，将目标函数设为target参数。例如，两个线程同时执行print_numbers函数，通过start()启动线程，join()等待完成。注意线程间执行顺序不确定，需避免竞态条件。

2. 共享数据与线程安全
   多线程共享全局变量时，需通过锁（threading.Lock）确保原子操作。例如，计数器递增需先获取锁，防止多线程同时修改导致数据错误。若仅读取共享变量（如标志位self.running），可不加锁但需确保写操作可见性。

3. 适用场景与性能考量
   多线程适合文件读写、网络请求等I/O密集型任务，能利用等待时间执行其他线程。但Python的GIL限制CPU密集型任务的并行效率，此时建议改用多进程（multiprocessing模块）。

4. 常见问题与优化
   避免线程无限阻塞，设置守护线程（daemon=True）随主线程退出；异常处理需在主线程捕获并通知其他线程终止；合理控制线程数量，过多会引发调度开销。

合理使用多线程调用同一函数能显著提升程序响应速度，但需权衡线程安全与性能，根据任务类型选择**并发方案。