背景：
我们知道多线程要比多进程效率更高，因为线程存在于进程之内，打开一个进程的话，首先需要开辟内存空间，占用内存空间比线程大。这样想也不怪，比如一个进程用10MB，开10个进程就得100MB的内存空间。但是我们开线程的话，只需要开通一个进程，在进程里面再开10个线程，这样的话内存空间只需要10MB就开了，这么想也是对的，但是、但是。
GIL：
又名全局解释器锁，python在设计当初（那个年代哪来的多核，电脑都没来普及），也是python的一个设计思想，为了数据安全，怎么个为数据安全考虑呢（一个进程里面只有一个GIL锁），即同一时间只能一个事件发生，我们来捋一下请求过程，第一个线程过来拿到任务，向python申请GIL锁，拿到锁以后条用os的原生线程，然后再调用CPU，python2这个时候有个问题，为了实现多线程并行效果（cpu的上下文切换），它有一个ticke计数，只要达到100后释放，或者这个时候有IO操作，就会切换到下一个线程。但是这里我有个问题，如果就是同时开两个线程的话，就是两个线程的同时切换，如果我开了5个线程，第一个线程切换的时候，其它4个线程要申请GIL锁才能执行操作，但是这个GIL锁给谁呢?这个时候就会出现一个竞争，会消耗资源（别忘了，python通一个时间值有一下事件再执行），这个就是python在多核CPU上的利用率并没有那么优秀。
python3的不在使用ticke计数器，而是用计时器，这样的话对CPU密集运算的操作有所提升，但同一时间那还不是只有一个线程在工作（还是利用cpu的上下文切换，实现的并行效果，只是你没看出来而已）。
这么说多线程就真是鸡肋了么？
CPU密集运算的环境下，即使开的线程再多（不是说线程越多越快，这个数量要适量），我们都知道了python在同一时刻只有一个线程在工作，一个进程只有一个GIL锁，所以不管再多的线程，同一时间就一个线程在工作，对于CPU运算的环境下，意义不大，有点单线程的样子。
但是对于IO操作密集的环境话（比如数据的持久化操作），效果就会好很多。比如线程A，干完CPU运算的时候去写入文件或者数据库的时候，获取爬虫去请求的时候，这个时候就切换到线程B，这样的话多线程的效率还是较高的。
那相比之下怎么提高效率呢？
我们知道线程存在于进程内，也就微进程。每个进程里面看有一个GIL锁，开启一个进程的话需要开通内存空间（俗称占内存），但是开线程的话，它是存在于进程内的，所以如果开10个进程和开10线程的话，线程占用的内存空间更小。可是多线程效率并没有那个高啊，怎么办，有人说，我内存你大，我开进程，开10个进程，进程里面有个自己的GIL锁，这样的话，不就等于并行了么，对的，可以整。