Python线程全部在单个内核上执行
我有一个Python程序，产生许multithreading，一次运行4，每个执行昂贵的操作。 伪代码：
for object in list: t = Thread(target=process, args=(object)) # if fewer than 4 threads are currently running, t.start(). Otherwise, add t to queue 但是，当程序运行时，OS X中的活动监视器显示，4个逻辑内核中有1个处于100％，其他几乎是0.显然，我不能强制操作系统做任何事情，但我从来没有注意这样的multithreading代码的性能之前，所以我想知道如果我只是失踪或误解的东西。
谢谢。
请注意，在很多情况下（几乎所有的情况下，“昂贵的操作”是用Python实现的计算），由于Python的全局解释器锁（GIL） ，多个线程实际上不会同时运行。
GIL是一个解释者级的锁。 这个锁可以防止在Python解释器中一次执行多个线程。 每个想要运行的线程都必须等待其他线程释放GIL，这意味着你的multithreadingPython应用程序基本上是单线程的，对吗？ 是。 不完全是。 有点。
CPython使用所谓的“操作系统”线程，也就是说每次创build一个新线程的请求，解释器实际调用操作系统的库和内核来生成一个新的线程。 例如，这与Java相同。 所以在内存中，你真的有多个线程，通常操作系统控制哪个线程计划运行。 在一个多处理器的机器上，这意味着你可以有多个线程分布在多个处理器上，所有的人都快乐地开始工作。
然而，尽pipeCPython确实使用了操作系统线程（理论上允许多个线程在解释器中同时执行），但是解释器也会强制GIL被线程获取，然后才能访问解释器和堆栈，并且可以修改内存中的Python对象所有这些都是愚蠢的。 后一点是GIL存在的原因：GIL阻止multithreading同时访问Python对象。 但是这并不能拯救你（如银行的例子所示）不是一个locking敏感的生物; 你没有搭便车。 GIL在那里保护口译员的记忆，而不是你的理智。
查看Jesse Noller的post的全球翻译locking部分了解更多详情。
为了解决这个问题，请查看Python的多处理模块 。
多个进程（审慎使用IPC）是一个更好的方法来编写比multithreading多CPU的应用程序。
– Guido van Rossum（Python的创build者）
Python有一个全局解释器锁，它可以防止解释代码的线程被同时处理。
http://en.wikipedia.org/wiki/Global_Interpreter_Lock
http://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock
有关如何解决这个问题，请尝试多处理模块 ，build议在这里：
是否运行单独的Python进程避免GIL？
AFAIK，在CPython中，全局解释器锁意味着一次只能运行一个以上的Python代码块。 虽然这不会影响单个处理器/单核机器中的任何内容，但在多核机器上，这意味着您一次只能有一个线程运行 – 导致所有其他内核空闲。
