Python多线程适合I/O密集型任务，因I/O时会释放GIL；不适合CPU密集型计算，因GIL限制导致性能不升反降；应依场景选用ThreadPoolExecutor、ProcessPoolExecutor或asyncio。
Python 多线程适合 I/O 密集型任务
CPython 的 GIL（全局解释器锁）让多线程无法真正并行执行 CPU 密集型代码，但对 I/O 操作（如网络请求、文件读写、数据库查询）完全有效——因为 I/O 期间线程会主动释放 GIL，让其他线程运行。
常见适用场景包括：
- 并发发起多个 HTTP 请求（
requests.get或urllib.request.urlopen） - 批量读取本地小文件（
open(...).read()） - 与 Redis、MySQL 等服务建立多个连接并异步交互
- 监听多个 socket 连接（如简易多客户端 TCP 服务）
不适合 CPU 密集型计算任务
用 threading 做数值计算、图像处理、加密解密等，性能通常不如单线程，甚至更慢——因为线程切换开销 + GIL 争抢。
验证方法很简单：
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- 写一个纯计算函数（比如计算 1000 万个整数的平方和）
- 分别用单线程、
threading.Thread启 4 个线程、multiprocessing.Process启 4 个进程跑一遍 - 用
time.perf_counter()测耗时：多线程版本基本和单线程持平或略差；多进程明显更快
替代方案比硬扛 GIL 更实际
遇到“既要并发又要算得快”的需求，优先考虑：
- I/O + 少量计算 → 用
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，简洁可控 - 纯 CPU 密集 → 直接上
multiprocessing或concurrent.futures.ProcessPoolExecutor - 高并发 I/O（数千连接）→ 改用
asyncio+aiohttp/aiomysql，资源占用更低 - 需共享状态又怕锁冲突 → 避免在多线程里频繁读写同一
dict或list，改用queue.Queue或加threading.Lock
容易被忽略的线程安全陷阱
很多人以为“没显式改全局变量就没事”，其实很多内置操作不是原子的：
-
counter += 1看似一行，实际分“读-算-写”三步，多线程下会丢数据 -
my_list.append(x)在特定压力下也可能出错（虽然概率低，但生产环境不能赌） -
logging.info()是线程安全的，但自定义 handler 若操作共享文件或缓存，就得自己加锁
最稳妥的做法：所有跨线程访问的可变对象，统一用 threading.Lock 包裹临界区，或者直接换用线程安全的数据结构（如 queue.Queue、threading.local）。
