假设你有这样的东西（从这里复制）：
#!/usr/bin/python
from scapy.all import *
TIMEOUT = 2
conf.verb = 0
for ip in range(0, 256):
packet = IP(dst="192.168.0." + str(ip), ttl=20)/ICMP()
reply = sr1(packet, timeout=TIMEOUT)
if not (reply is None):
print reply.src, "is online"
else:
print "Timeout waiting for %s" % packet[IP].src
在尝试下一个主机之前，无需等待每个 ping 完成。我可以将循环内部每次都按照 in 的线放入背景&中：
for ip in 192.168.0.{0..255}; do
ping -c 1 $ip &
done
您应该做的第一件事是将范围更改range(0, 256)为包含 0-255。
其次，您正在查看 Python 的线程，它可能有点类似于抽象级别的 Bash 进程守护进程。
导入多处理并创建一个池：
from multiprocessing.pool import ThreadPool
pool = ThreadPool(20) # However many you wish to run in parallel
因此，使用 ping 查找，这是 for 循环中的所有内容，并将其变成一个函数。
def ping(ip):
packet = IP(dst="192.168.0." + str(ip), ttl=20)/ICMP()
reply = sr1(packet, timeout=TIMEOUT)
if not (reply is None):
print reply.src, "is online"
else:
print "Timeout waiting for %s" % packet[IP].src
然后在你的 for 循环中，
for ip in range(0, 256):
pool.apply_async(ping, (ip,))
pool.close()
pool.join()
pool.join()是等待所有线程返回的内容。