【多執行緒為什麼能提高效率(I/O密集)：一個執行緒可以操作很多內容--獲得IO資源---加工IO資源，如果使用多執行緒去操作一塊io資源，雖然有gil，但是在很短的時間內，io資源能分給很多執行緒，然後剩餘的io資源的加工操作，多執行緒幾乎是並行的，只不過是io資源獲取這塊是併發獲取的(因為gil)】

IO傳輸過程分為：傳送訊息，等待返回訊息。python多執行緒在處理io的時候，一個執行緒獲得GIL傳送訊息，然後等待返回訊息（阻塞），python此時釋放GIL, 其他執行緒得到GIL傳送訊息，然後同樣等待返回訊息（阻塞）......，這樣保證了IO傳輸過程時間的合理利用，提高io傳輸效率。

但是多核下，多核多執行緒比單核單執行緒更差，原因是單核下多執行緒，每次釋放GIL喚醒的那個執行緒都能獲得GIL鎖，能夠無縫執行，但多核下，CPU釋放GIL後，其他CPU上的執行緒都會進行競爭，但GIL可能被CPU0拿到，導致其他幾個CPU上被喚醒的執行緒會醒著等待到切換時間後又進入待排程狀態，這樣會造成執行緒顛簸，導致效率更低。

【所以多執行緒適合單核IO密集型】

為了高效利用多核，python引入多程序（原因是，每個程序有自己獨立的GIL，互不干擾，這樣就可以真正意義上的並行執行，所以在python中，多程序的執行效率優先於多執行緒（僅僅對多核cpu而言））

所以在這裡說結論：多核下，想做並行提升效率，比較通用的方法是使用多程序，能夠有效提高執行效率。

【另外，在邏輯功能比較多的程式中，為了防止主程式被掛起，其他的功能需被封裝為函式讓執行緒去開啟（開多個），其中一個功能阻塞，其他的也能執行下去】

參考自：靜覓 » Python爬蟲進階五之多執行緒的用法