在现代的网络环境中，我们经常需要从网络上下载大量的图片。然而如果一张一张地下载，效率显然会非常低下。这时我们就需要借助Python的多线程技术来提高下载的效率。

Python的多线程是一种并发执行的技术，它可以让多个线程在同一时间运行，从而提高程序的执行效率。在下载图片的场景中，我们可以创建多个线程，每个线程负责下载一部分图片，这样就可以大大提高下载的速度。

我们需要导入Python的标准库`threading`和`urllib.request`。`threading`库是Python的线程库，它提供了创建和管理线程的功能。`urllib.request`库则是Python的URL请求库，它可以用于发送HTTP请求，从而下载图片。

然后我们需要定义一个函数，这个函数的功能是下载一张图片。在这个函数中，我们首先需要构造图片的URL，然后使用`urllib.request`库的`urlretrieve`函数来下载图片。

接下来我们需要创建一个线程列表，然后根据需要下载的图片数量，创建相应数量的线程，并将这些线程添加到线程列表中。每个线程的任务就是调用我们刚刚定义的下载图片的函数。

我们只需要遍历线程列表，依次启动每个线程，然后等待所有线程执行完毕，就可以完成所有图片的下载了。

下面是一个简单的示例代码：

```python

import threading

import urllib.request

def download_image(url):

    # 构造图片的URL

    image_url = 'http://example.com/' + url

    # 下载图片

    urllib.request.urlretrieve(image_url, url)

# 创建线程列表

threads = []

# 需要下载的图片数量

num_images = 10

# 根据图片数量创建线程

for i in range(num_images):

    # 创建线程

    thread = threading.Thread(target=download_image, args=(str(i)+'.jpg',))

    # 将线程添加到线程列表中

    threads.append(thread)

# 启动所有线程

for thread in threads:

    thread.start()

# 等待所有线程执行完毕

for thread in threads:

    thread.join()

```

需要注意的是，虽然多线程可以提高下载的效率，但是并不是线程越多越好。因为每个线程都需要消耗一定的系统资源，如果线程过多，可能会导致系统资源的浪费，甚至可能会影响系统的稳定。因此在实际使用时，我们需要根据具体情况，合理地设置线程的数量。

Python的多线程技术为我们提供了一种高效下载图片的方法。通过创建多个线程，我们可以让多个图片同时下载，从而大大提高下载的速度。