C++作为一种编程语言在应用程序开发中得到广泛的应用，而Python也是一种备受欢迎的脚本语言，它以其简单易学的语法、丰富的库和高效的执行速度而备受好评。但是，在进行一些特定的计算或者算法上，C++仍然具有更高的效率。因此，在对于一些大型应用程序的开发中，如何将C++和Python进行结合是一项非常重要的技术。

本文将介绍如何使用C++的多线程调用Python，具体地，我们将使用Pybind11帮助我们实现这一过程。

Pybind11是一个由C++编写的Python-C++绑定器，它的目标是简化在C++和Python之间的交互。Pybind11的一个关键特性是，它可以非常容易地在最新的C++标准上进行开发，并支持Python的所有主要版本。此外，它还可以与NumPy等Python科学库很好地集成。

接下来，我们将学习如何使用Pybind11在C++中创建Python模块，以及如何使用该模块进行多线程计算。

首先，我们需要配置环境（如Pybind11库）以创建Python模块。然后，我们使用以下代码来构建C++的Python模块：

#include<pybind11/pybind11.h>
int add(int i, int j){
  return i + j;
}
PYBIND11_MODULE(example, m){
  m.doc() = “pybind11 example plugin”;
  m.def("add", &add, "A function which adds two numbers");
}

上述代码中，我们首先定义了一个接受两个整数的转换函数“add”，然后使用PYBIND11_MODULE（）宏将其封装为Python模块。此宏使用模块名称“example”和模块对象“m”来创建Python模块，并且我们还指定了一个文档字符串来描述我们的Python模块。

现在，我们已经有了我们的C++ Python模块，让我们看看如何使用该模块进行多线程计算。接下来的代码展示了如何以Python脚本形式调用C++的Python模块，并在多个线程上运行：

import time
import threading
import example
def calc_sum(start, end):
  result = 0
  for i in range(start, end):
    result = example.add(result, i)
  return result
start = time.time()
t1 = threading.Thread(target=calc_sum, args=(1, 10000))
t2 = threading.Thread(target=calc_sum, args=(10000, 20000))
t3 = threading.Thread(target=calc_sum, args=(20000, 30000))
t4 = threading.Thread(target=calc_sum, args=(30000, 40000))
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t4.start()
t1.join()
t2.join()
t3.join()
t4.join()
end = time.time()
print("Time taken: ", end-start)

该Python脚本首先导入了我们前面创建的C++ Python模块“example”。接下来，我们定义了一个名为calc_sum的函数来执行加法运算。该函数接受开始和结束参数，并且在指定范围内执行加法运算，利用C++ Python模块提供的“add”函数实现。

接下来，我们创建了四个线程，并调用calc_sum函数来进行计算。最后，我们输出了多线程计算所花费的时间。

总之，使用Pybind11将C++和Python结合在一起，可以在进行一些更高效、更复杂的计算或算法等领域中提高应用程序的性能。我们可以尝试不同的代码示例，以更好地理解和体验多线程调用Python的Pybind11的过程。

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