最近因爲工作需求，需要用下python，作爲項目需求，多線程和多進程首先要考慮進去。在網上trace相關的一些資料，總是發現一些人在說：python下面是假線程。不覺得有點驚奇，據我所知，連java裏面的線程對象（blue thread 虛擬機藍色線程）也是跟系統有很大關係，多半內部包含了一個真實的系統線程對象，而python據官方說，並不是如同go一樣是基於routine的，非真實線程 這種說法估計有誤。。
於是乎，做試驗：
代碼段：
註明：該代碼片斷的外圍還有4個線程執行該部分代碼，故此工作線程遠大於10個
直接spy 進程：
看見了嗎，裏面這麼多工作線程。。。
linux系統，簡單的把手上一個項目在linux上的trace結果發下：
看上圖最上出現4個 worker2,簡單點說就是一個 worker2主進程，並有3個其子進程（線程），上圖最下
顯示4個主進程，所以只有一個worker2。 綜上，python裏面的線程執行體就是真實的系統執行體
今天進一步研究下 python多線程/多進程機制 效率，不再闡述原理，一切‘坑’都產生於GIL機制， 直接上研究代碼了：
import time
from threading import Thread
import multiprocessing
COUNT = 50000000
def countdown(n):
while n>0:
n -= 1
start = time.time()
countdown(COUNT)
end = time.time()
print('Single-trd Time taken in seconds -', end - start)
t1 = Thread(target=countdown, args=(COUNT/2,))
t2 = Thread(target=countdown, args=(COUNT/2,))
start = time.time()
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
end = time.time()
print('Multi-trd Time taken in seconds -', end - start)
t1 = multiprocessing.Process(target=countdown, args=(COUNT/2,))
t2 = multiprocessing.Process(target=countdown, args=(COUNT/2,))
start = time.time()
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
end = time.time()
print('Multi-process Time taken in seconds -', end - start)
window平臺執行結果：
('Single-trd Time taken in seconds -', 1.5729999542236328)
('Multi-trd Time taken in seconds -', 4.871000051498413)
('Multi-process Time taken in seconds -', 6.109999895095825)
看到沒有，完全沒救了~~~
linux 平臺執行結果：
(Single-trd Time taken in seconds -', 2.1106820106506348)
('Multi-trd Time taken in seconds -', 2.712383985519409)
('Multi-process Time taken in seconds -', 1.1155731678009033)
linux還好，可以看到 首先，使用多進程（多主進程）是沒毛病，可以大大加快任務完成速度，多線程（子進程），還是慢一些，沒有起到應有的作用。
結論： python下是真線程和真進程，但應用其上愚蠢的GIL機制，僅在linux下使用多進程，纔可能得到 ‘併發’程序的好處。