python多執行緒
gil blablabla concurrent blablabla
簡單地說就是作為可能是僅有的支援多執行緒的解釋型語言（perl的多執行緒是殘疾，php沒有多執行緒），python的多執行緒是有compromise的，在任意時間只有乙個python直譯器在解釋python bytecode。
如果你的**是cpu密集型，多個執行緒的**很有可能是線性執行的。所以這種情況下多執行緒是雞肋，效率可能還不如單執行緒因為有context switch
但是：如果你的**是io密集型，多執行緒可以明顯提高效率。例如製作爬蟲（我就不明白為什麼python總和爬蟲聯絡在一起…不過也只想起來這個例子…），絕大多數時間爬蟲是在等待socket返回資料。這個時候c**裡是有release gil的，最終結果是某個執行緒等待io的時候其他執行緒可以繼續執行。
反過來講：你就不應該用python寫cpu密集型的**…效率擺在那裡…
如果確實需要在cpu密集型的**裡用concurrent，就去用multiprocessing庫。這個庫是基於multi process實現了類multi thread的api介面，並且用pickle部分地實現了變數共享。
再加一條，如果你不知道你的**到底算cpu密集型還是io密集型，教你個方法：
multiprocessing這個module有乙個dummy的sub module，它是基於multithread實現了multiprocessing的api。
假設你使用的是multiprocessing的pool，是使用多程序實現了concurrency
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