 | 1 ryd994 Dec 27, 2014 via Android 看你是什么程序了，如果是计算密集那确实Gil限制单线程，不过如果是IO密集的话不成问题，还是可以当多线程用的 |
 | 2 ShiehShieh OP @ryd994 嗯，这个我知道的，python多线程适合IO密集型。 |
 | 3 imn1 Dec 27, 2014 前两句对，最后一句不对 没什么好例子，等其他大神 只玩过多进程调用wget，三句：载入multiprocessing.pool.Pool，一个wget命理的list，然后map()搞定 |
| 4 imn1 Dec 27, 2014 切，命令打成命理了 |
 | 5 bigtan Dec 27, 2014  3 http://segmentfault.com/blog/caspar/1190000000414339 博主可以看看这个，这个很有意思，效果也不错。我在自己的一篇博文里面试过。 http://segmentfault.com/blog/bigtan/1190000000486961 |
 | 6 yakczh Dec 27, 2014 多线程有GIL 多进程数据共享和同步麻烦 只有等协程 |
 | 7 skybr Dec 27, 2014 Python的多线程能用到多核， 只要在库里释放GIL锁， 像IO、lxml、numpy之类的都能通过多线程调用多核. |
| 8 ShiehShieh OP @skybr 原来如此，怪不得我跑numpy的时候cpu占用会超过100% T-T，但那还是需要人为去释放GIL是吧？默认多线程是无法发挥多核的是吗？ |
| 9 ShiehShieh OP @bigtan 文章看完了，收获颇丰。谢谢。 |
| 10 ShiehShieh OP @bigtan 我看了看你的文章，我觉得是因为本身html分析这一部分计算量并不大，主要是IO。 线程池和进程池都解决了IO阻塞的问题，但是由于本身就不是cpu密集型的任务，所以进程池方法并没有明显的优势。运行时间都在网络下载这些地方了。 |
 | 11 ChanneW Dec 27, 2014 1 如果用 Go 重写 Python 的解释器, GIL 问题会不会有改善? |
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