我们知道Python的线程是封装了底层操作系统的线程，在Linux系统中是Pthread(全称为POSIX Thread)，在Windows中是Windows Thread。因此Python的线程是完全受操作系统的管理的。但是在计算密集型的任务中多线程反而比单线程更慢。
这是为什么呢？
在CPython 解释器中执行线程时，每一个线程开始执行时，都会锁住 GIL，以阻止别的线程执行。同样的，每一个线程执行完一段后，会释放 GIL，以允许别的线程开始利用资源。毕竟，如果Python线程在开始的时候锁住GIL而不去释放GIL，那别的线程就没有运行的机会了。
为什么要这么处理呢？
我们先来介绍下竞争条件（race condition）这个概念。竞争条件是指两个或者多个线程同时竞争访问的某个资源（该资源本身不能被同时访问），有可能因为时间上存在先后原因而出现问题，这种情况叫做竞争条件（Race Condition）。（Python中进程是有独立的资源分配，线程是共用资源分配）
回到CPython上，CPython是使用引用计数器来管理内存的，所有创建的对象，都会有一个引用计数来记录有多少个指针指向它。如下所示：
a_val = [] def ReferCount(): print(sys.getrefcount(a_val)) # 2 b = a_val c = a_val print(sys.getrefcount(a_val)) # 4
当引用计数为0时，CPython解释器会自动释放内存。这样一来，如果有两个Python线程同时引用了一个变量&#
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