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为什么Python只使用了4%的CPU？

Python只使用了4%的CPU的原因有以下几点：

  1. 解释型语言：Python是一种解释型语言，与编译型语言相比，解释型语言在执行过程中需要通过解释器逐行解释代码，这会导致相对较慢的执行速度。
  2. 全局解释器锁（GIL）：Python的解释器中有一个全局解释器锁（GIL），它是为了保证线程安全而存在的。GIL的存在限制了Python多线程的并行执行能力，使得在多核CPU上无法充分利用多核资源。
  3. 优化策略：Python的解释器对于一些计算密集型任务的优化不如编译型语言，例如C++。Python更适合用于快速开发和易读易写的任务，而不是高性能计算。
  4. 第三方库：Python拥有丰富的第三方库，这些库通常是用C或C++编写的，通过Python的接口调用。在执行这些库的函数时，实际的计算工作是在底层的C或C++代码中完成的，而Python解释器只是起到了调用和管理的作用，因此CPU的使用率较低。

尽管Python在CPU利用率方面存在一些限制，但它在开发效率、易用性和生态系统方面具有很大优势。对于大多数应用场景而言，Python的性能已经足够满足需求。如果需要更高的性能，可以考虑使用其他编译型语言或通过优化算法来提升Python的执行效率。

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Python 多线程编程

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Python Web学习笔记之GIL机制下的鸡肋多线程

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比Mojo慢68000倍，Python性能差的锅该给GIL吗？

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为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？...有同学可能知道答案，因为 Python 中臭名昭著的 GIL，GIL 是什么？为什么会有 GIL？多线程真的是鸡肋吗？ GIL 可以去掉吗？带着这些问题，我们一起往下看，同时需要你有一点点耐心。...，意味着，任何时候只可能有一个线程在执行代码，其它线程要想获得 CPU 执行代码指令，就必须先获得这把锁，如果锁被其它线程占用了，那么该线程就只能等待，直到占有该锁的线程释放锁才有执行代码指令的可能。...因此，这也就是为什么两个线程一起执行反而更加慢的原因，因为同一时刻，只有一个线程在运行，其它线程只能等待，即使是多核CPU，也没办法让多个线程「并行」地同时执行代码，只能是交替执行，因为多线程涉及到上线文切换...计算密集型（CPU-bound）线程执行 100 次解释器的计步（ticks）时（计步可粗略看作 Python 虚拟机的指令），也会释放 GIL。

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