Python是否支持多线程？可以加快执行时间吗？

我对多线程是否可以在Python中工作感到有些困惑。

我知道对此有很多疑问，我已经阅读了很多，但是我仍然很困惑。我从我自己的经验中知道，并且看到其他人在StackOverflow上发表了自己的答案和示例，在Python中确实可以实现多线程。那么，为什么每个人都在说Python被GIL锁定并且一次只能运行一个线程呢？显然可以。还是我不来这里有什么区别？

许多张贴者/受访者还不断提到线程是有限的，因为它不使用多个核心。但是我会说它们仍然有用，因为它们可以同时工作，因此可以更快地完成合并的工作量。我的意思是为什么还要有Python线程模块呢？

更新：

到目前为止，感谢您提供所有答案。据我了解，多线程只能并行运行某些IO任务，而一次只能运行一个CPU绑定的多个核心任务。

我并不完全确定这对我实际上意味着什么，所以我仅举一个我想进行多线程的任务示例。例如，假设我要遍历很长的字符串列表，并且希望对每个列表项执行一些基本的字符串操作。如果拆分列表，将每个要由循环/字符串代码处理的子列表发送到新线程中，然后将结果发送回队列中，这些工作负载是否会大致同时运行？最重要的是，从理论上讲，这会加快运行脚本的时间吗？

另一个例子可能是，如果我可以在四个不同的线程中使用PIL渲染和保存四张不同的图片，并且这比一张又一张地处理图片要快吗？我想这个速度要素是我真正想知道的，而不是正确的术语。

我也了解多处理模块，但是我现在的主要兴趣是中小型任务负载（10-30秒），因此我认为多线程将更合适，因为子进程的启动速度很慢。

GIL不会阻止线程化。GIL所做的全部工作就是确保一次只有一个线程在执行Python代码。控制仍然在线程之间切换。

GIL当时阻止的事情是利用多个CPU内核或单独的CPU并行运行线程。

这仅适用于Python代码。C扩展可以并且确实会发布GIL，以允许C代码的多个线程和一个Python线程跨多个内核运行。这扩展到由内核控制的I / O，例如select()对套接字读写的调用，使Python在多线程多核设置中合理有效地处理网络事件。

然后，许多服务器部署将执行多个Python进程，以使OS处理进程之间的调度，以最大程度地利用CPU内核。如果适合您的用例，您还可以使用该multiprocessing库来处理来自一个代码库和父进程的多个进程的并行处理。

注意，GIL仅适用于CPython实现。Jython和IronPython使用不同的线程实现（分别是本机Java VM和.NET公共运行时线程）。

直接解决更新问题：任何尝试使用纯Python代码从并行执行中提高速度的任务都不会看到加速，因为线程化的Python代码一次只能锁定一个线程。但是，如果混用C扩展名和I / O（例如PIL或numpy操作），则任何C代码都可以与一个活动的Python线程并行运行。

Python线程非常适合创建响应式GUI或处理多个简短的Web请求，其中I / O比Python代码更多地成为瓶颈。它不适用于并行化计算量大的Python代码，不适合执行multiprocessing此类任务的模块或委托给专用的外部库。

是。:)

您具有低级线程模块和高级线程模块。但是您只需要使用多核计算机，多处理模块就是您的理想之选。

从文档引用：

在CPython中，由于具有全局解释器锁，因此只有一个线程可以一次执行Python代码（即使某些面向性能的库可能克服了此限制）。如果希望您的应用程序更好地利用多核计算机的计算资源，建议您使用多处理。但是，如果您要同时运行多个I / O绑定任务，则线程化仍然是合适的模型。

Python允许线程化，唯一的问题是GIL将确保一次只执行一个线程（无并行性）。

因此，基本上，如果您想对代码进行多线程处理以加快计算速度，那么一次只能执行一个线程就不会加快代码的处理速度，但是例如，如果您使用它与数据库进行交互，它就会加快速度。