Python和多线程（multi-threading）

在Python中，实现并行处理的方法有几种，但由于Python的全局解释器锁（GIL, Global Interpreter Lock）的存在，传统意义上的多线程（使用threading模块）并不总能有效利用多核CPU来实现真正的并行计算。GIL确保任何时候只有一个线程在执行Python字节码。不过，仍然有几种方法可以绕过这个限制，让Python代码以并行方式运行：

1. 使用threading模块处理I/O密集型任务：
   虽然GIL限制了CPU密集型任务的多线程并行，但对于I/O密集型任务（如文件读写、网络请求等），使用threading模块仍然可以有效提高程序的运行效率。在这些情况下，等待时间远大于CPU计算时间，因此多个线程可以交替运行而互不干扰。

2. 使用multiprocessing模块：
   multiprocessing模块通过使用多个进程来绕过GIL的限制，从而真正实现并行计算。每个进程都有自己的Python解释器和内存空间，可以充分利用多核CPU的计算能力。

3. 使用concurrent.futures模块：
   concurrent.futures模块提供了高层次的API来异步执行调用。ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor是concurrent.futures的两个重要类，分别用于多线程和多进程并行计算。对于CPU密集型任务，建议使用ProcessPoolExecutor；对于I/O密集型任务，则ThreadPoolExecutor可能是更好的选择。

4. 使用asyn