来自python wiki:

然而，GIL可能会降低性能，即使它不是瓶颈。 总结这些幻灯片:系统调用开销很大，特别是在多核硬件上。 两个线程调用一个函数所花费的时间可能是单线程两次调用该函数所花费的时间的两倍。 GIL可以导致I/O绑定线程先于CPU绑定线程进行调度。 并阻止信号的传递。

我尝试先在单线程中运行一个简单的函数，然后与使用5个线程进行比较:

from threading import Thread
import time


def count(n):
    while n > 0:
        n -= 1


a=time.time()
count(100000000)
count(100000000)
count(100000000)
count(100000000)
count(100000000)

print(time.time()-a)

a = time.time()
t1 = Thread(target=count, args=(100000000,))
t1.start()
t2 = Thread(target=count, args=(100000000,))
t2.start()
t3 = Thread(target=count, args=(100000000,))
t3.start()
t4 = Thread(target=count, args=(100000000,))
t4.start()
t5 = Thread(target=count, args=(100000000,))
t5.start()
t1.join()
t2.join()
t3.join()
t4.join()
t5.join()
print(time.time()-a)

我用不同数量的线程进行了实验，每次多线程版本都运行得更快（略快）。 我在一台运行在intel i5 4核处理器（8个逻辑核）上的windows 10机器(64bit)上使用python 3.7.3(64bit)。

我真的才刚刚开始学习线程，一开始就被困住是非常令人沮丧的。 我也发现了同样的不一致在其他一些文章发现谷歌使用基本相同的示例代码。 我想我的问题是，如果有人能提供一个更恰当的例子或者链接到一个更清晰的研究。