问可以在python中的每个内核中实现多线程吗？

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@huhnmonster的答案基本上是正确的:您需要的是multiprocessing包，而不是multithreading包。

实际上，使用Pool构造很容易做到这一点：

from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    print(p.map(f, [1, 2, 3]))

您要选择的进程数量取决于内核数量、每个进程的I/O请求频率以及每个内核一次可以支持的执行线程数。

例如，大多数英特尔酷睿i7处理器有4个内核，但片上寄存器足以存储2个进程的上下文并并行执行一些操作。作为一个经验法则，你不会得到两倍的执行速度，但你经常会看到25-30%的加速。因此，如果你在一个核心i7上运行你的代码，你会希望同时运行8个进程。如果您的代码在I/O上阻塞了大约一半的时间(您可以使用分析器来估计这一点)，那么正确的进程数应该是12-16。稍微做一下实验，你就能很快找到正确的数字。

在Python中，没有办法利用多线程，因为它使用了所谓的GIL或全局解释器锁，这意味着一次只能有一个线程运行Python代码。

根据您的用例，如果线程是IO绑定的，那么线程可能仍然适合您的问题。Python使用协作式多任务，这意味着如果线程阻塞，就会放弃控制，因此，例如，如果您需要ping多个设备以查看它们是否仍在运行，线程将大大提高您的程序速度。

如果您需要真正的并发性，请考虑使用多进程，因为它是基于进程的，并且会产生一个新的Python解释器，因此绕过了GIL。