Python多线程无法加速CPU密集型任务，因CPython的GIL强制单线程执行字节码；仅I/O密集型任务适用threading，CPU密集型必须用multiprocessing或ProcessPoolExecutor。
Python 的多线程在 CPU 密集型任务中基本不加速，这是由 GIL（全局解释器锁）决定的，不是写法或版本问题。
为什么 threading 无法提升 CPU 密集型任务性能
CPython 解释器为保证内存管理安全，在同一时刻只允许一个线程执行 Python 字节码。GIL 是互斥锁，不是可配置开关，也无法通过多核绕过。
- 所有纯 Python 循环、数值计算（如
sum([x**2 for x in range(10**7)])）都受GIL限制 -
threading.Thread启动再多，CPU 使用率也不会超过单核 100% - 只有当线程因 I/O（如
time.sleep()、requests.get()、文件读写）主动释放GIL时，其他线程才能运行
什么时候该用 threading，而不是 multiprocessing
适用场景非常明确：高并发 I/O 等待，且任务间无强状态共享需求。
- 同时发起 100 个 HTTP 请求 → 用
threading+requests（每个请求阻塞时自动让出GIL） - 监听多个 socket 连接并响应 →
threading比multiprocessing启动快、内存开销小 - 需要共享内存对象（如
dict、list）且不涉及复杂同步 →threading可直接引用，multiprocessing需用Manager或Queue - 避免
multiprocessing在 Windows 上反复导入主模块的问题
threading.Thread 启动后不执行？常见卡点
最常被忽略的是没调用 start()，而是误调了 run() —— 后者只是普通函数调用，仍在主线程同步执行。
windows-shell
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import threading
import time
<p>def worker():
time.sleep(1)
print("done")</p><p>t = threading.Thread(target=worker)
t.run() # ❌ 错误：同步执行，不启新线程</p><h1>t.start() # ✅ 正确：异步启动线程</h1>- 忘记
t.join()导致主线程退出，子线程被强制终止（尤其脚本末尾无等待） - 使用
lambda传参时闭包陷阱：for i in range(3): Thread(target=lambda: print(i))会全打印2，应写成lambda i=i: print(i) - 未处理异常：线程内抛出的异常不会传播到主线程，需在
target函数里捕获或重写run()
真正需要并行计算时，绕不开 multiprocessing 或 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor
只要任务是 CPU 密集型（如图像处理、加密、科学计算），必须用进程而非线程。注意：
-
multiprocessing中的函数必须能被序列化（不能是嵌套函数、lambda、类实例方法，除非用functools.partial包装） - 进程间通信比线程慢得多，频繁传大数据（如大数组）会成为瓶颈；此时应考虑
mmap或shared_memory（Python 3.8+） -
concurrent.futures.ProcessPoolExecutor比裸用multiprocessing.Process更简洁，推荐作为默认选择
多线程的“并发”和多进程的“并行”，底层机制完全不同；混淆这两者，是绝大多数性能问题的根源。
