在Python中，使用多线程处理循环可以通过以下几种方法实现：
1. 使用 `threading.Thread` 类：
```python
import threading
def process_loop（start, end）:
for i in range（start, end）:
处理迭代
pass
start = 0
end = 100
num_threads = 4
threads = []
for i in range（num_threads）:
t = threading.Thread（target=process_loop, args=（start, end））
threads.append（t）
start = end
end += 100
for t in threads:
t.start（）
for t in threads:
t.join（）
2. 使用 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 类：```pythonimport concurrent.futures
def process_loop（start, end）:
for i in range（start, end）:
处理迭代
pass
start = 0
end = 100
num_threads = 4
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor（max_workers=num_threads） as executor:
futures = [executor.submit（process_loop, start + i * （end - start） // num_threads, start + （i + 1） * （end - start） // num_threads） for i in range（num_threads）]
for future in concurrent.futures.as_completed（futures）:
pass
请注意，在多线程编程中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，对于CPU密集型任务，多线程可能不会带来预期的性能提升。在这种情况下，可以考虑使用多进程（如 `multiprocessing` 模块）来绕过GIL的限制。