要安排一个需要多个资源的工作，可以使用多线程的方法来实现。以下是一个使用Python的多线程库threading的代码示例：

import threading

# 定义一个需要多个资源的工作函数
def work(resource1, resource2):
    # 使用资源1进行某些操作
    with resource1:
        print("正在使用资源1")

        # 使用资源2进行某些操作
        with resource2:
            print("正在使用资源2")

        print("完成工作")

# 创建资源1和资源2
resource1 = threading.Lock()
resource2 = threading.Lock()

# 创建多个线程，每个线程执行相同的工作函数
thread1 = threading.Thread(target=work, args=(resource1, resource2))
thread2 = threading.Thread(target=work, args=(resource1, resource2))

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待线程执行完毕
thread1.join()
thread2.join()

在上面的代码中，work函数表示一个需要同时使用资源1和资源2的工作。资源1和资源2都是通过threading.Lock()创建的锁对象，用于控制线程对资源的访问。

通过创建两个线程，并将资源1和资源2作为参数传递给work函数，可以模拟多个线程同时执行需要多个资源的工作。每个线程在执行工作前，先获取资源1的锁，然后再获取资源2的锁。这样可以确保每个线程在执行工作时，同时拥有两个资源。

注意，在实际应用中，资源可以是任何需要多个线程共享的对象，如数据库连接、文件等。根据具体情况，可能需要使用不同的锁对象或其他同步机制来保证资源的安全访问。