python中，由于GIL会导致多线程只是并发，无法真正的并行，因此对于多个没有bug的，并且实际并不需要并发实现的任务来说，在同一时刻始终只有一个cpu在工作，所以多线程并不会节省总体的运行时间，所以python中的多线程实际上是为了实现并发需求，对于提高效率没有多大用处；所以要是需要提高效率，可以用多进程，因为每个进程都有自己独立的全局锁，进程之间不会干扰，所以可以通过多进程来充分利用cpu资源。
对于线程数量或者进程数量的选择也是需要考虑的，由于当线程数或进程数大于电脑cpu核心时，如果是并发或并行的话，那么cpu会在不同的进程或线程之间快速转换，而转换也是需要消耗cpu资源的，如果cpu资源本身就不多，那么转换可能会很消耗时间，反而造成程序效率下降；一般的，对于IO密集型任务，由于其对cpu资源占用不多，因此转换起来会很快，这时可以多设置些线程或进程，而对于cpu密集型任务，由于每个任务线程或进程对cpu资源占据很大，因此转换起来就会耗费时间，这时最好就不要让线程或进程数多于cpu核心数，避免转换。当然，如果不需要并发或并行，自然就不会存在这个问题了。
所以总结起来就是两点：
1、关于多进程还是多线程的选择：如果是为了提高效率，则目的就是为了充分利用cpu资源，这时选择多进程，如果只是为了实现并发，效率不重要，而且也不想额外的多消耗cpu资源，则选择多线程；
2、关于线程数和进程数的选择：对于IO密集型任务，可以数量超过cpu核心，对于cpu密集型任务，用多进程处理，并且进程数最好不要超过电脑的cpu核心数。