前言
首先我们先来看这样一个东西，有时我们可以在网上看到这样的言论。
比如“Python多线程没有用，应该使用多进程。”
然后在笔者在网上搜索原因的时候看到了GIL这样的东西，笔者发现就是因为GIL导致了这样的话，不过因为不是所有情况、所有Python解释器都有GIL，所以这句话并不全面，但是有时候这句话确实是对的。
GIL
GIL：Global Interpreter Lock —— 全局解释器锁
正是因为GIL，所以Python每一个进程同一时间只能执行一个线程。
那么笔者就问，既然这个东西不是很好，为什么会被设计出来呢？
不过设计者的初衷是为了Python的线程安全，不过现在看来似乎也不是很安全，不过Python也不需要自己手动线程锁了（笑）
也就是实际上它尝试用很粗粒度的锁保证整体上的线程安全。
那么我们为什么不把这个删掉呢？答案是很多东西已经围绕GIL开发出来了，删除它的成本大于留下它的成本，所以在版本更新的时候没有删除，不过我们可以选择其他Python解释器来解决这个问题。（不过新问题是社区太小）
GIL导致的问题
多核多线程运行Python甚至比单核多线程运行Python效率可能会更加底下，为什么呢，答案很简单。
在CPU0上的线程1交出GIL的时候，CPU1上的线程2还没被唤醒，此时线程1又拿回了GIL，那么线程2此时申请GIL就会失败，然后重复这个过程，就会导致实际上和顺序执行没有任何区别。（也就是线程颠簸）
那么为什么多进程就可以解决这个问题呢？答案是每个进程有自己的GIL（乐）
总结
所以多线程适合IO密集型（文件处理和网络爬虫等）事实上在这方面多线程恶和多进程运行效率差不多，但是线程开销更小；多进程适合CPU密集型（也就是数值计算等）
不过注意多进程之间的通信问题也是十分复杂的。
多核下，想做并行提升效率，比较通用的方法是使用多进程，能够有效提高执行效率