为什么python的多线程被称为伪多线程

Python 的多线程被称为“伪多线程”，是因为在 Python 中，由于全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的存在，同一时间只有一个线程能够执行 Python 字节码。虽然可以使用多个线程并发执行，但是在任意时刻只有一个线程能够真正地执行 Python 代码。

由于 GIL 的存在，Python 的多线程在 CPU 密集型任务上无法实现真正的并行计算。因为即使使用多个线程，只有一个线程能够执行计算密集型的任务，而其他线程会被阻塞。

然而，在 I/O 密集型任务上（如网络请求、文件读写等），Python 的多线程仍然能够提供一定的性能优势。因为当一个线程遇到 I/O 操作时，它会释放 GIL，允许其他线程继续执行。

为了实现真正的并行计算，可以使用多进程（multiprocessing）模块，或者使用其他语言编写的扩展模块（如 NumPy、Pandas 等）来绕过 GIL 的限制。

相关问题

python多线程是伪多线程吗

是的，Python的多线程是伪多线程。这是因为Python在执行多线程时，会有一个全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL），它会使得同一时刻只有一个线程在执行，其他线程会被暂停。这个锁的存在会导致多线程不能真正地并行执行，因此被称为伪多线程。但是，这并不意味着Python的多线程没有任何用处，因为多线程仍然可以用来提高程序的响应性和并发性，以及进行IO密集型任务。

python多线程运行速度为什么比单线程还慢

1. GIL锁限制：Python中的全局解释器锁(GIL)只允许一个线程在运行时访问解释器的内部数据结构，因此多线程在同一时刻只能有一个线程执行Python代码。这导致多线程在CPU密集型任务上无法发挥出多核CPU的优势，反而会因为线程切换的开销导致运行速度变慢。

2. IO密集型任务：多线程在IO密集型任务上表现良好，因为当一个线程被阻塞时，其他线程可以继续执行。但是Python的GIL锁限制会影响多线程的性能，因此在IO密集型任务中使用多线程也不能完全发挥多线程的优势。

3. 线程切换开销：多线程在切换时需要保存当前线程的上下文信息，并加载下一个线程的上下文信息，这个过程需要消耗一定的时间开销。当线程数量增多时，线程切换的开销也会随之增加，从而影响多线程的性能。

4. 内存消耗：每个线程都需要一定的内存空间来存储线程栈、局部变量等信息，当线程数量增多时，内存消耗也会随之增加，从而影响多线程的性能。

总之，Python多线程的性能受到GIL锁限制、线程切换开销、内存消耗等因素的影响，因此在某些情况下会比单线程还慢。为了充分利用多核CPU的优势，可以使用多进程或者异步编程等方式来提高程序的性能。