1、CPU密集型代码(各种循环处理、计数等)在这种情况下，ticks计数会立即达到阈值，触发GIL的释放和重新竞争) )多个线程之间的交互当然需要占用资源)
2、I/o密集型代码(文件处理、网络爬虫等)在这种情况下多线程可以提高效率)在单线程中，如果有I/o操作，就会等待I/o，浪费时间，但打开多线程因此，python的多线程对IO密集型代码很友好。
另一方面，在python3.x中，GIL不使用ticks计数，而是使用计时器。 执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL。 虽然这对于CPU密集型程序更为有用，但GIL在同一时间只能运行一个线程的问题仍然没有解决，因此效率仍然不够。
多核比单核多线程还糟糕。 在单核中，多线程导致每次释放GIL时唤醒的线程可以无缝运行，因为它可以获取GIL锁。但是在多核中，当CPU0释放GIL时，其他CPU的线程会发生冲突，但GIL很快又会重新启动
回到最初的问题。经常我们会听到老手说：“python下想要充分利用多核CPU，就用多进程”，原因是什么呢？ 理由如下。
在python中，多进程的执行效率优于多线程，因为每个进程都有独立的GIL，并且互不干扰，可以真正并行执行(仅限于多核CPU )。
因此，在这里我们得出结论，要想在多核上并行提高效率，使用多进程是提高执行效率的方法