要知其然，更要知其所以然。所以有了下面的深入研究：

首先強調(diào)背景：

1、GIL是什么？GIL的全稱是Global InterPReter Lock(全局解釋器鎖)，來源是python設計之初的考慮，為了數(shù)據(jù)安全所做的決定。

可見，某個線程想要執(zhí)行，必須先拿到GIL，我們可以把GIL看作是“通行證”，并且在一個python進程中，GIL只有一個。拿不到通行證的線程，就不允許進入CPU執(zhí)行。

在python2.x里，GIL的釋放邏輯是當前線程遇見IO操作或者ticks計數(shù)達到100（ticks可以看作是python自身的一個計數(shù)器，專門做用于GIL，每次釋放后歸零，這個計數(shù)可以通過 sys.setcheckinterval 來調(diào)整），進行釋放。

而每次釋放GIL鎖，線程進行鎖競爭、切換線程，會消耗資源。并且由于GIL鎖存在，python里一個進程永遠只能同時執(zhí)行一個線程(拿到GIL的線程才能執(zhí)行)，這就是為什么在多核CPU上，python的多線程效率并不高。

那么是不是python的多線程就完全沒用了呢？

在這里我們進行分類討論：

1、CPU密集型代碼(各種循環(huán)處理、計數(shù)等等)，在這種情況下，ticks計數(shù)很快就會達到閾值，然后觸發(fā)GIL的釋放與再競爭（多個線程來回切換當然是需要消耗資源的），所以python下的多線程對CPU密集型代碼并不友好。

2、IO密集型代碼(文件處理、網(wǎng)絡爬蟲等)，多線程能夠有效提升效率(單線程下有IO操作會進行IO等待，造成不必要的時間浪費，而開啟多線程能在線程A等待時，自動切換到線程B，可以不浪費CPU的資源，從而能提升程序執(zhí)行效率)。所以python的多線程對IO密集型代碼比較友好。

而在python3.x中，GIL不使用ticks計數(shù)，改為使用計時器（執(zhí)行時間達到閾值后，當前線程釋放GIL），這樣對CPU密集型程序更加友好，但依然沒有解決GIL導致的同一時間只能執(zhí)行一個線程的問題，所以效率依然不盡如人意。

多核多線程比單核多線程更差，原因是單核下多線程，每次釋放GIL，喚醒的那個線程都能獲取到GIL鎖，所以能夠無縫執(zhí)行，但多核下，CPU0釋放GIL后，其他CPU上的線程都會進行競爭，但GIL可能會馬上又被CPU0拿到，導致其他幾個CPU上被喚醒后的線程會醒著等待到切換時間后又進入待調(diào)度狀態(tài)，這樣會造成線程顛簸(thrashing)，導致效率更低

回到最開始的問題：經(jīng)常我們會聽到老手說：“python下想要充分利用多核CPU，就用多進程”，原因是什么呢？

原因是：每個進程有各自獨立的GIL，互不干擾，這樣就可以真正意義上的并行執(zhí)行，所以在python中，多進程的執(zhí)行效率優(yōu)于多線程(僅僅針對多核CPU而言)。

所以我們能夠得出結論：多核下，想做并行提升效率，比較通用的方法是使用多進程，能夠有效提高執(zhí)行效率