多线程与CPU：
1.单核CPU CPU密集型的程序（做计算操作的程序） 单线程即可（ 此时的任务已经把CPU资源100%消耗了，就没必要也不可能使用多线程来提高计算效率）
2.单核CPU IO密集型的程序（做IO操作的程序 ） 多线程>单线程（多线程可以阻塞，但并不是并行，是“伪并行”，实际上还是一个CPU在执行一切事物，只是切换的太快，没法察觉）
3.多核CPU 做计算操作的程序 多线程>>单线程 （每个核心执行一个线程，每个核心的线程并发执行计算，以提高任务执行效率，例如加密解密，数据压缩解压缩（视频、音频、普通数据），否则只能使一个核心满载，而其他核心闲置。）
4.多核CPU IO密集型任务 多线程>单线程
但是在PYTHON里：
由于GIL的机制就变得不完全一样了：单核CPU CPU密集型程序 单线程耗时<多线程。多核CPU CPU密集型程序 单线程耗时<多线程，也就是说只要是CPU密集型程序 不要只单独的使用多线程。
一、先说为什么会有GIL ，GIL是干什么的：
多线程之间数据完整性和状态同步的最简单方法自然就是加锁，于是python解释器有了GIL这把超级大锁，就默认python内部对象是thread-safe的，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。
也就是说 如果不释放这把锁，线程都是串行的。
但PYTHON的多线程并不是一无是处
二、GIL锁的释放机制：
IO密集型：
线程遇到I/O阻塞时，会自动释放GIL。（阻塞等待时，就释放GIL，给另一个线程执行的机会）
cpu密集型：
解释器会周期性的让线程释放锁
由上面可知，至少有两种情况python会做线程切换，一是一但有IO操作时，会有线程切换，二是当一个线程连续执行了一定数量的指令时，会出现线程切换。
再加上每次操作系统执行线程的调度都需要消耗时间，这样，就可以理解为什么在多核+cpu密集型程序时不要单独的使用多线程，会比单线程更耗时。
即使是多核CPU，如果没有GIL 不同核的CPU执行不同的线程，但是有了GIL这把锁，某个核心上的CPU即使被唤醒也没有获得GIL锁，无法执行。
综上，在不使用别的库的情况下，python多线程最好只用于IO密集型的操作。
参考：https://blog.csdn.net/delacroix_xu/article/details/5928121
http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/
原文：https://www.cnblogs.com/mryrs/p/8781151.html