大家都知道python中由於GIL這把大鎖的存在，導致python的多線程並不是真正的多線程（不同於java等語言）。首先了解下GIL導致的現象：同一時間只能有一個線程佔有python解釋器（或者，同一時刻只有一個線程對共享資源進行存取）；而多進程不受GIL的影響是因爲：每個 fork 的進程有一個單獨的 GIL。關於GIL的詳細內容請自行延申推薦參考。
接下來用一個如下的函數（純計算，不涉及I/O）放到死循環裏對多線程和多進程能使用多少從cpu做測試
測試機cpu正常情況如下
先看不用進程/線程模式：
cpu使用情況如下
多線程模式：
cpu使用情況如下
多進程模式：
cpu使用情況如下
可以看到python中CPU密集的任務，應該優先使用多進程模型；不過對於I/O密集型任務，多線程每個線程遇到I/O操作時，會讓出python解釋器，從而實現I/O等待這個環節的併發，亦可以實現 出比穿行快得多的程序，而且比多進程更輕量。