下面是关于 Python 实现快速多线程 Ping 的方法的完整攻略。

1. 确认需求

在开始一项技术实践之前，首先需要明确我们的需求和目的。本次攻略的目的是实现快速多线程的 Ping，以检测目标主机的可达性，并统计出在线主机的数量。因此，需要掌握的技术点包括：

• 进行 Ping 操作的 Python 库：Python 中常用的 Ping 库有 ping3、pythonping、subprocess 等。
• 多线程实现方法：可以使用 threading 或者 concurrent.futures 模块。

2. 安装依赖库

为了方便地进行 Ping 操作，我们可以使用 Python 库 ping3。可以使用以下命令安装：

pip install ping3

此外，由于我们要使用多线程进行 Ping 操作，因此还需要安装 concurrent.futures 库：

pip install futures

3. 编写代码

首先，我们需要确定目标主机列表。例如，我们可以将要 Ping 的目标 IP 地址存储在一个文本文件中，每个 IP 地址占用一行。假设文件名为 ip_list.txt，那么我们可以使用以下代码读取文件内容并存储到列表中：

with open('ip_list.txt', 'r') as f:
    target_ips = f.read().strip().split('\n')

接下来，我们需要实现 Ping 操作。使用 ping3 库可以很方便地进行 Ping 操作。例如，我们可以编写以下函数：

import ping3

def ping(ip):
    try:
        result = ping3.ping(ip, timeout=1)
        if result is not None:
            return ip, True
    except:
        pass
    return ip, False

在上面的代码中，我们使用了 ping3.ping 函数进行 Ping 操作。在实现函数时，我们使用了一个 try...except 语句块来捕获 Ping 失败的异常，并返回 False。

最后，我们需要编写多线程实现代码。使用 concurrent.futures 模块可以很方便地开启多个线程执行 Ping 操作。例如，我们可以编写以下代码：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=100)

results = []

for target_ip in target_ips:
    results.append(executor.submit(ping, target_ip))

executor.shutdown()

online_ips = [result.result()[0] for result in results if result.result()[1]]
print('在线主机数量：', len(online_ips))
print('在线主机列表：', online_ips)

在上面的代码中，我们使用 ThreadPoolExecutor 开启了最多 100 个线程执行 Ping 操作。使用 executor.submit 函数提交了每一个 Ping 任务，并返回了一个 Future 对象。最后，我们遍历所有的 Future 对象，获取在线主机的数量和列表。

4. 示例说明

下面，我们以一个简单的示例去说明上面的代码。

首先，我们准备了如下的 IP 地址列表，存储在 ip_list.txt 文件中：

192.168.0.1
192.168.0.2
192.168.0.3
192.168.0.4
192.168.0.5
192.168.0.6
192.168.0.7
192.168.0.8
192.168.0.9
192.168.0.10

接着，我们运行上面的代码，得到以下输出：

在线主机数量： 6
在线主机列表： ['192.168.0.1', '192.168.0.2', '192.168.0.3', '192.168.0.4', '192.168.0.8', '192.168.0.9']

从输出中可以看出，在运行代码时，我们发现有 6 台主机处于在线状态，并将这些在线主机的 IP 地址输出出来。

除了上面的示例之外，我们还可以对代码进行优化，如控制并发线程数、设置默认超时时间等等，以更好地适应不同的应用场景。