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充分的利用CPU的性能优势，从而加快代码的执行速度

多线程的编程其实也是异步编程的一种形态

还记得之前提到的一个特性吗？对于单核的CPU，同一时刻，只允许一个线程来执行代码，那么多线程的意义在什么地方呢，理论上是这样的，但是对于多核的CPU，比如4核的CPU，让A核处理主线程，其他的核处理新开的线程，多核的CPU完全是，有能力让不同的核去处理不同的线程，这个时候其实就是在并行的处理程序，其实这个就是多线程的意义。说到这个地方，我们看似都非常的美好，多核的CPU有非常的强大，但是，很遗憾的额告诉大家，我们的python是没有办法充分利用多核CPU优势的。

一些有基础的同学可能听说过这么一句话，Python的多线程是鸡肋，那么这句话到底对不对呢？这就取决于你如何定义这个鸡肋了，在三国演义中，说所谓的鸡肋，食之无味，弃之可惜，当然，python的多线程还是有一定的意义的，如果没什么用，那还存在干啥呢，是吧。

先来说一下为啥Python不能使用多核CPU，主要是因为，Python中存在一个GIL，全局解释器锁，在内存资源中，一个进程可以有多个线程，线程之间共享资源，这就有可能多个线程访问同一个资源，这就造成了线程有可能是不安全的，为了保证线程安全就出现了锁，一旦我们对某一个对象加锁之后，不管有多少个线程，只有拿到锁的线程才能对相关的变量进行操作。

锁可以分为两类，一类是细粒度的锁，也就是程序员主动加的锁，一类是粗粒度的锁，解释器加的锁，比如，GIL，在python的解释器上，同一时刻只能有一个线程来执行，所以即使是多核的CPU也无能为力，在一定程度上保证了线程安全，比如有代码a+=1，这段代码到Python的解释器中会被翻译成bytecode，Python解释器会执行bytecode，这行代码可能被翻译成多段的bytecode，如果解释器正在执行这多段中的一段的时候，线程就被挂起了，然后切换到另外的线程执行，这个线程执行完，回来继续执行剩下的bytecode的时候，就不会保证该线程是安全的了，如果说a+=1这多段bytecode会一直执行完，不会被中断，那么就可以保证线程安全了。

Python其实只是语言的规范，关键起作用的是语言解释器，我们最常见的有cpython，jpython，GIL是在cpython中的，在jpyhton中是没有GIL的。

Python的多线程到底是不是鸡肋，每个语言都有它的优势同时也有它的缺点，比如，nodejs就是单进程单线程的，对于CPU密集型的程序，多线程的意义确实不大，但是对于我们来说，大多数情况下编写的都是IO密集型的程序，IO密集型的程序，查询数据库，请求网络资源，读写文件都属于IO操作，执行一段代码的时候，绝大多数时间都花在io操作上的程序，为io密集型程序，按照时间段消耗来划分。Python的多线程对于IO密集型程序是有一定的意义的，把线程等待的时间，换到别的线程使用CPU，这就是多线程在IO密集型程序中的优势。