Python是否能在多核上运行？
问题：由于Python使用了“全局解释器锁”（GIL），那么Python能否同时运行它的多个线程呢？
信息：
在阅读了这篇文章后，我对Python是否能利用多核处理器感到有些不确定。虽然Python做得很好，但想到它可能缺乏这样强大的能力，感觉真的很奇怪。所以我决定在这里问一下。如果我写一个多线程的程序，它能否在多个核心上同时执行呢？
7 个回答
CPython（就是最常用的Python版本）不能让多个线程同时执行Python的字节码。这意味着，如果你的程序主要在进行计算，它只能使用一个处理器核心。虽然在进行输入输出操作或者在C扩展（比如numpy）里进行计算时，可以同时进行。
其他的Python实现（比如Jython或PyPy）可能会有不同的表现，我对它们的具体情况不太了解。
通常的建议是使用多个进程，而不是多个线程。
Python的线程无法充分利用多个核心。这是因为Python的C实现（也就是大家常用的cPython）内部有个叫做GIL（全局解释器锁）的东西，导致这个问题。
解决这个问题的方法是使用multiprocessing模块，http://www.python.org/dev/peps/pep-0371/就是为了这个目的开发的。
文档链接：http://docs.python.org/library/multiprocessing.html
（或者可以使用其他支持并行的编程语言。）
答案是“可以，但...”
不过，当你使用常规线程来处理并发时，cPython就做不到这一点。
你可以使用一些工具，比如 multiprocessing、celery 或者 mpi4py，把并行的工作分配到另一个进程中去；
或者你可以使用像 Jython 或者 IronPython 这样的替代解释器，它们没有全局解释器锁（GIL）。
一个更简单的解决办法是使用一些库，这些库在处理重的CPU任务时不会受到GIL的限制。例如，numpy 可以处理大量计算，而不会保留GIL，这样其他的Python线程就可以继续运行。你也可以用 ctypes 库来实现类似的效果。
如果你做的工作不是很占用CPU，那么你可以几乎完全忽略GIL的问题，因为在等待输入输出（IO）时，Python不会占用GIL。