Cpython进程与其运行文件所产生的主进程是一个进程（文件进程相当于Cpython的一个线程）
线程的特点是数据资源是共享的，而多个线程又都要共享Cpython的解释权限，共享意味着竞争，有竞争数据就不安全，
所以Cpython的GIL锁（Cpython的一个线程）
就产生了，根本作用是，当python文件中的线程想要执行其代码，必须获得GIL权限，否则不能执行，
所以cpu的多核优势也没有了，除非多开Cpython解释器或多进程，否则同时只能运行一个线程

一个工人相当于cpu，此时计算相当于工人在干活，I/O阻塞相当于为工人干活提供所需原材料的过程，工人干活的过程中如果没有原材料了，则工人干活的过程需要停止，直到等待原材料的到来。

如果你的工厂干的大多数任务都要有准备原材料的过程（I/O密集型），那么你有再多的工人，意义也不大，还不如一个人，在等材料的过程中让工人去干别的活，

反过来讲，如果你的工厂原材料都齐全，那当然是工人越多，效率越高

 

结论：

　　对计算来说，cpu越多越好，但是对于I/O来说，再多的cpu也没用

　　当然对运行一个程序来说，随着cpu的增多执行效率肯定会有所提高（不管提高幅度多大，总会有所提高），这是因为一个程序基本上不会是纯计算或者纯I/O，所以我们只能相对的去看一个程序到底是计算密集型还是I/O密集型，从而进一步分析python的多线程到底有无用武之地。

 

多线程用于IO密集型，如socket，爬虫，web
多进程用于计算密集型，如金融分析