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最近在写一个 python 多线程读取数据库的程序，只是不知道为什么 python 的多线程和单线程没多大区别，效率也没有提高，而且执行方向也是和单线程一样，请问这是什么问题呢，我用了 threading，自带的 thread 还有 map， 都没用。
走同样的路，发现不同的人生
Python有个GIL这个东西，导致程序每个时候只能有一个线程在运行，所以多线程可能反而会慢，你需要多进程。
编辑补充 @Guangyu 的答案，题主可以考虑用 2.6 引入的 multiprocessing 多进程包
IO密集-->多进程/多线程计算密集-->多进程
Guangyu说的很对，你需要使用多进程才能提高cpu利用率。
C实现的Python中,GIL，也就是全局解释器锁，任何python程序解释执行时都需要它。如果你只开了一个进程，那么不论你有多少个线程，多少个core的cpu，你都只是在time multiplexing，最多使得一个core的利用率接近100%。
除了使用multiprocessing，你也可以使用ctypes这个包，从而在python中调用动态链接库。相当于在C里实现一些功能，然后用python来调用。
Python3.2引入了new GIL，跟原始的GIL的机制有一些显著区别，可以了解一下:New GIL
可以通过gevent变成协程：http://xlambda.com/gevent-tutorial/
gevent
赞同 @richardzhiming
读写数据库主要也在 I/O，大部分时间都在等待 I/O，CPU 的占用时间很少。线程池推荐一个包concurrent.futures，Python 3.2 成了标准库。
concurrent.futures
我去，无意间看到了其他人的答案，感觉很受伤啊，貌似 Python 有了 GIL，多线程就是个废物了，有条件要多反对几次才行。。。
如果是无需同步的事务，强烈推荐使用multiprocessing和multiprocessing.dummy这两个库，分别是多进程和多线程的实现，只需写好事务函数扔到pool.map中，线程分配完全不用自己操心。
![[Web front-end] Node.js quick start](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
Python有个GIL这个东西，导致程序每个时候只能有一个线程在运行，所以多线程可能反而会慢，你需要多进程。
编辑补充 @Guangyu 的答案，题主可以考虑用 2.6 引入的 multiprocessing 多进程包
IO密集-->多进程/多线程
计算密集-->多进程
Guangyu说的很对，你需要使用多进程才能提高cpu利用率。
C实现的Python中,GIL，也就是全局解释器锁，任何python程序解释执行时都需要它。如果你只开了一个进程，那么不论你有多少个线程，多少个core的cpu，你都只是在time multiplexing，最多使得一个core的利用率接近100%。
除了使用multiprocessing，你也可以使用ctypes这个包，从而在python中调用动态链接库。相当于在C里实现一些功能，然后用python来调用。
Python3.2引入了new GIL，跟原始的GIL的机制有一些显著区别，可以了解一下:
New GIL
可以通过
gevent变成协程：http://xlambda.com/gevent-tutorial/赞同 @richardzhiming
读写数据库主要也在 I/O，大部分时间都在等待 I/O，CPU 的占用时间很少。
线程池推荐一个包
concurrent.futures，Python 3.2 成了标准库。我去，无意间看到了其他人的答案，感觉很受伤啊，貌似 Python 有了 GIL，多线程就是个废物了，有条件要多反对几次才行。。。
如果是无需同步的事务，强烈推荐使用multiprocessing和multiprocessing.dummy这两个库，分别是多进程和多线程的实现，只需写好事务函数扔到pool.map中，线程分配完全不用自己操心。