python的多线程问题

在对文件进行预处理的时候，由于有的文件有太大，处理很慢，用python处理是先分割文件，然后每个文件起一个线程处理，启了10个线程，结果还比不起线程慢一些，改成多进程之后就好了.

使用multiprocessing模块实现真正的并发 
      因为GIL会序列化线程, Python中的多线程不能在多核机器和集群中加速. 因此Python提供了multiprocessing模块, 可以派生额外的进程代替线程, 跳出GIL的限制. 此外, 你也可以在外部C代码中结合该建议, 使得程序更快.

注意, 进程的开销通常比线程昂贵, 因为线程自动共享内存地址空间和文件描述符. 意味着, 创建进程比创建线程会花费更多, 也可能花费更多内存. 这点在你计算使用多处理器时要牢记.

理解Python的GIL（全局解释器锁）： 
      GIL是必要的，因为CPython的内存管理是非线程安全的。你不能简单地创建多个线程，并希望Python能在多核心的机器上运行得更快。这是因为 GIL將会防止多个原生线程同时执行Python字节码。换句话说，GIL將序列化您的所有线程。然而，您可以使用线程管理多个派生进程加速程序，这些程 序独立的运行于你的Python代码外。