一、 python 的多线程不能利用多核CPU

因为GIL (全局解释器锁), Pyhton 只有一个GIL， 在运行Python 时， 就要拿到这个锁，才能运行，在遇到I/O 操作时，会释放这把锁。

如果是纯计算型的程序，没有I/O 操作，解释器会每隔100 次操作就释放这把锁，让别的线程有机会执行(这个次数可以通sys.setcheckinterval来调整), 同一时间内，有且仅会只有一个线程获得GIL 在运行，其他线程都处于等待状态。

  • 如果是CPU 密集型的代码比如，循环，计算等，由于计算量多和大，计算很快就会达到100次，然后触发GIL 的释放与竞争，多个线程来回切换损耗资源，所以在多线程遇到CPU密集型的代码时，效率远远不如单线程高
  • 如果是I/O 密集型代码(文件处理，网络爬虫), 开启多线程实际上是并发，IO操作会进行IO等待，在线程A等待时，自动切换到线程B，这样就提升了效率。

面向I/O的（会调用内建的操作系统C代码的）程序来说，GIL会在这个I/O调用之前被释放，以允许其他线程在这个线程等待I/O的时候运行。如果某线程并未使用很多I/O操作，它会在自己的时间片内一直占用处理器和GIL。 也就是说，I/O密集型的Python程序比计算密集型的Python程序更能充分利用多线程的好处。我们都知道，比方我有一个4核的CPU，那么这样一来，在单位时间内每个核只能跑一个线程，然后时间片轮转切换。 但是Python不一样，它不管你有几个核，单位时间多个核只能跑一个线程，然后时间片轮转。看起来很不可思议？但是这就是GIL搞的鬼。任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁， 让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在Python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。通常我们用的解释器是官方实现的CPython，要真正利用多核，除非重写一个不带GIL的解释器。

二、解决办法

就如此？我们没有办法在Python中利用多核？当然可以！刚才的多进程算是一种解决方案，还有一种就是调用C语言的链接库。对所有面向I/O的（会调用内建的操作系统C代码的）程序来说，GIL会在这个I/O调用之前被释放，以允许其他线程在这个线程等待I/O的时候运行。我们可以把一些 计算密集型任务用C语言编写，然后把.so链接库内容加载到Python中，因为执行C代码，GIL锁会释放，这样一来，就可以做到每个核都跑一个线程的目的！ 可能有的小伙伴不太理解什么是计算密集型任务，什么是I/O密集型任务？

计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。

计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低，完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务，最好用C语言编写。

第二种任务的类型是IO密集型，涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务，比如Web应用。

IO密集型任务执行期间，99%的时间都花在IO上，花在CPU上的时间很少，因此，用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言，完全无法提升运行效率。对于IO密集型任务，最合适的语言就是开发效率最高（代码量最少）的语言，脚本语言是首选，C语言最差。

综上，Python多线程相当于单核多线程，多线程有两个好处：CPU并行，IO并行，单核多线程相当于自断一臂。所以，在Python中，可以使用多线程，但不要指望能有效利用多核。如果一定要通过多线程利用多核，那只能通过C扩展来实现，不过这样就失去了Python简单易用的特点。不过，也不用过于担心，Python虽然不能利用多线程实现多核任务，但可以通过多进程实现多核任务。多个Python进程有各自独立的GIL锁，互不影响。

三、其他解释

在我们回过头看下那句经典的话"因为GIL的存在，python的多线程不能利用多核CPU"，这句话很容易让人理解成GIL会让python在一个核心上运行，有了今天的例子我们再来重新理解这句话，GIL的存在让python在同一时刻只能有一个线程在运行，这毋庸置疑，但是它并没有给线程锁死或者说指定只能在某个cpu上运行，另外我需要说明一点的是GIL是与进程对应的，每个进程都有一个GIL。python线程的执行流程我的理解是这样的 线程 ——>抢GIL——>CPU 这种执行流程导致了CPU密集型的多线程程序虽然能够利用多核cpu时跟单核cpu是差不多的，并且由于多个线程抢GIL这个环节导致运行效率<=单线程。看到这可能会让人产生一种错觉，有了GIL后python是线程安全的，好像根本不需要线程锁，而实际情况是线程拿到CPU资源后并不是一直执行的，python解释器在执行了该线程100条字节码(注意是字节码不是代码)时会释放掉该线程的GIL，如果这时候没有加锁那么其他线程就可能修改该线程用到的资源; 另外一个问题是遇到IO也会释放GIL

最后结论是，因为GIL的存在，python的多线程虽然可以利用多核CPU，但并不能让多个核同时工作。