多线程multithreading（参考runnoob、莫烦python、python-cookbook），具体上手使用可看看莫烦python。
先说下自己的总结，自己是看了莫烦的视频，主要是关于怎么在python中添加多个线程，多个线程在python还是顺序执行的。因为python中的多线程解释器（这个解释器不太理解）并不是线程安全的——并行执行的话会产生冲突、错误，所以有一个全局解释器锁（GIL），确保任何时候都只有一个python线程执行。但是在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。
我的问题是为什么输入、输出、文件读写多线程就会更有用，在计算密集型程序中多线程作用就很小？目前还不太明白，runnoob的优点总结算是给多线程指了一些用处吧，主要是用户界面，对这个还比较感兴趣，哈哈。
多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：（--runnoob）
- 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
- 用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度
- 程序的运行速度可能加快
- 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
为什么是可能加快速度？（--python-cookbook）
尽管Python完全支持多线程编程， 但是解释器的C语言实现部分在完全并行执行时并不是线程安全的。 实际上，解释器被一个全局解释器锁（GIL）保护着，它确保任何时候都只有一个Python线程执行。 GIL最大的问题就是Python的多线程程序并不能利用多核CPU的优势 （比如一个使用了多个线程的计算密集型程序只会在一个单CPU上面运行）。
在讨论普通的GIL之前，有一点要强调的是GIL只会影响到那些严重依赖CPU的程序（比如计算型的）。 如果你的程序大部分只会涉及到I/O，比如网络交互，那么使用多线程就很合适， 因为它们大部分时间都在等待。实际上，你完全可以放心的创建几千个Python线程， 现代操作系统运行这么多线程没有任何压力，没啥可担心的。
还有一点要注意的是，线程不是专门用来优化性能的。我们有两种策略来解决GIL的缺点。 首先，如果你完全工作于Python环境中，你可以使用 multiprocessing 模块来创建一个进程池， 并像协同处理器一样的使用它。如果你使用其他工具访问C语言，比如对于Cython的ctypes库，你不需要做任何事。 例如，ctypes在调用C时会自动释放GIL。
多进程multiprocessing
为什么要多进程？（莫烦）（这一部分还没看，只摘录一点）
既然有了 threading, 为什么 Python 还要出一个 multiprocessing 呢? 原因很简单, 就是用来弥补 threading 的一些劣势, 比如在 threading 教程中提到的GIL.
使用 multiprocessing 也非常简单, 如果对 threading 有一定了解的朋友, 你们的享受时间就到了. 因为 python 把 multiprocessing 和 threading 的使用方法做的几乎差不多. 这样我们就更容易上手. 也更容易发挥你电脑多核系统的威力了!