在Python中，使用多线程调用同一个函数时，可能会遇到一些线程安全的问题。例如，如果多个线程同时修改或访问共享变量，可能会导致数据不一致或其他异常情况。因此，在编写多线程程序时，应该考虑到线程安全问题，并采取相应的措施。

以下是一些处理多线程并发问题的方法：

锁（Lock）：可以使用锁来防止多个线程同时访问或修改共享变量。在函数内部使用锁可以依次执行每个线程，避免数据竞争和不一致性问题。

队列（Queue）：可以使用队列来存储需要处理的任务，并让多个线程从队列中获取任务进行处理。这种方式可以有效地利用多线程处理任务，并且具有较好的线程安全性。

线程本地存储（Thread Local Storage）：可以使用线程本地存储来为每个线程分配独立的存储空间，以避免多个线程之间的冲突和干扰。

以下是一个使用锁来保证线程安全的示例代码，可以多线程调用同一个函数：

import threading

# 定义共享变量

count = 0

# 定义锁对象

lock = threading.Lock()

# 定义线程函数

def add_count():

    global count

    for i in range(100000):

        lock.acquire()

        count += 1

        lock.release()

# 创建线程并启动

threads = []

for i in range(10):

    thread = threading.Thread(target=add_count)

    threads.append(thread)

    thread.start()

# 等待所有线程执行完成

for thread in threads:

    thread.join()

# 输出结果

print("Count: %d" % count)

上述代码定义了一个共享变量“count”，并使用Lock对象来保护它。然后，定义了一个add_count()函数，该函数会对共享变量进行加1的操作，并在修改前先获取锁，在修改后释放锁。最后，创建了10个线程，并启动它们来调用add_count()函数，以增加计数器的值。最后输出计数器的值。

在使用多线程时，需要注意不同线程之间的数据访问和控制流程，以确保程序的正确性和线程安全性。