Python多处理并没有让它更快

是因为Python的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的存在。GIL是Python解释器中的一个机制，它确保同一时间只有一个线程在解释器中执行字节码。这意味着在多线程的情况下，多个线程无法同时执行Python字节码，从而限制了Python多线程并行执行的能力。

尽管Python的多线程无法充分利用多核处理器的优势，但多线程仍然可以在某些情况下提高程序的性能。例如，在IO密集型任务中，当线程在等待IO操作完成时，可以切换到其他线程执行，从而提高整体的效率。

然而，对于CPU密集型任务，Python的多线程并不能提供明显的性能提升。在这种情况下，可以考虑使用多进程来充分利用多核处理器的优势。多进程可以通过创建多个独立的Python解释器进程来实现并行执行，每个进程都有自己独立的GIL，不受全局解释器锁的限制。

对于多进程的实现，Python提供了multiprocessing模块，它可以方便地创建和管理多个进程。通过使用多进程，可以将任务分配给不同的进程并行执行，从而提高程序的整体性能。

在云计算领域，可以使用腾讯云的相关产品来支持Python的多进程并行执行。例如，可以使用腾讯云的弹性计算服务（Elastic Compute Service，ECS）来创建多个虚拟机实例，每个实例运行一个Python进程。此外，腾讯云还提供了弹性容器实例（Elastic Container Instance，ECI）和无服务器云函数（Serverless Cloud Function，SCF）等产品，可以用于支持Python的多进程并行执行。

腾讯云产品链接：

• 弹性计算服务（ECS）
• 弹性容器实例（ECI）
• 无服务器云函数（SCF）

需要注意的是，虽然多进程可以充分利用多核处理器的优势，但也会带来一些额外的开销，如进程间通信和资源管理等。因此，在选择使用多进程还是多线程时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和选择。