错误

可以并行

如果没有 GIL，并且系统有多个 CPU 核心，Python 的多线程是可以实现真正的并行的。

举个例子：

• 在 Java、C++、Go 等语言中，没有类似 GIL 的机制。
• 它们的多线程程序在多核 CPU 上确实能并行执行 CPU 密集型任务。
• 同样地，如果 CPython 移除了 GIL（实验性版本如 nogil-python），那么多线程就能并行。

 那为什么有人会说“多线程只是并发”？

这通常是在 特定上下文 下说的，比如：

1. 在 CPython 中（有 GIL） → 多线程对 CPU 任务只是并发。
2. 在单核 CPU 上 → 即使没有 GIL，硬件也不支持并行，只能并发。
3. 任务本身无法并行化（比如强依赖顺序）→ 逻辑上不能并行。

如果你听到“多线程只是并发”，那大概率是指 在当前 CPython + GIL 的现实环境下，而不是一个普适真理

注意是：有 GIL（标准 CPython） + 多核 CPU ❌ CPU 密集型任务不能并行（GIL 限制）这个为什么要不能

核心原因：GIL 是一个全局互斥锁（mutex），同一时刻只允许一个线程执行 Python 字节码。

即使你的机器有 8 个 CPU 核心，CPython 解释器内部的这个“锁”会强制所有线程排队执行 Python 代码，而不是同时运行

🧩 举个生活化的比喻

想象你有一个厨房（代表 Python 解释器），里面有 8 个厨师（代表 8 个 CPU 核心）。
但厨房里只有一把菜刀（GIL），而且规定：谁要用菜刀切菜（执行 Python 代码），就必须先拿到这把刀，其他人只能等着。

• 虽然有 8 个厨师（多核），但他们不能同时切菜。
• 他们只能轮流拿刀、切一会儿、再把刀交给下一个人。
• 结果：厨房利用率很低，总耗时和只有一个厨师差不多。

这就是 GIL 的本质限制。

1. 多核 CPU 无法被利用

• 操作系统确实可以把不同 Python 线程调度到不同核心上。
• 但由于 GIL 的存在，除了持有 GIL 的那个线程，其他线程在核心上只是“空转等待”，无法执行 Python 逻辑。
• 最终效果 ≈ 单线程。

那 GIL 什么时候会释放？

GIL 并不是永远不放，它会在以下情况释放：

• 线程执行 I/O 操作（如 file.read(), socket.recv()）——因为 I/O 不涉及 Python 对象操作。
• 调用 time.sleep()
• 执行某些用 C 编写的扩展模块（如 NumPy、regex），如果它们显式释放了 GIL。

所以：I/O 密集型任务不受 GIL 影响，多线程依然高效。