Python多线程加速效果取决于任务类型与工具选择：threading适合需精细控制的场景，concurrent.futures适用于批量独立任务；GIL使CPU密集型任务应改用multiprocessing，I/O密集型才真正受益。
Python多线程不是“开多个线程就能加速”，关键在理解 threading 和 concurrent.futures 的分工与适用场景：前者控制精细但易出错，后者封装友好但灵活性稍低。
threading：手动管理线程生命周期
适合需要精确控制线程启动、暂停、通信或共享状态的场景，比如实现生产者-消费者模型、带状态的后台任务监控。
- 用
threading.Thread创建线程，传入target函数和args/kwargs - 调用
.start()启动，.join()等待结束，避免主线程提前退出 - 共享变量必须加
threading.Lock，否则可能因 GIL 切换导致数据错乱（如计数器自增） -
threading.Event、threading.Condition可用于线程间信号同步
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor：面向任务的线程池
适合“提交一批独立任务，等结果返回”的典型场景，比如并发请求多个 API、批量处理文件。
- 创建线程池：
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: - 用
executor.submit(func, *args)提交单个任务，返回Future对象 - 用
executor.map(func, iterable)批量提交，自动按序返回结果（阻塞直到全部完成） -
future.result()获取结果，会等待执行完成；支持超时和异常捕获
GIL 是绕不开的前提
CPython 中全局解释器锁（GIL）让同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码。这意味着：
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- CPU 密集型任务（如数值计算、加密）用多线程几乎不提速，应改用
multiprocessing - I/O 密集型任务（如网络请求、文件读写）能显著受益，因为 I/O 等待时会释放 GIL，其他线程可运行
- 若需真正并行计算，可考虑
numba、cython或调用 C 扩展绕过 GIL
选哪个？看任务性质和维护成本
新项目优先用 concurrent.futures：代码简洁、异常处理统一、资源自动回收。只有当需要线程长期驻留、响应外部事件或细粒度协作时，才回到 threading 手动构建。
不复杂但容易忽略。
