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Python中由于全局锁(GIL)的存在导致多线程并不能利用多核，看了一些资料说，Java好像对多线程的处理是可以利用多核的硬件资源的(因为 Java直接调用的操作系统的多线程接口处理的)。不同的语言对多线程的处理是否能做到利用硬件，主要取决于编译器或者解释器对线程的包装吗？
我感觉你括号里那句“因为 Java直接调用的操作系统的多线程接口处理的”好像并不是 Python 和 Java 在多线程上存在差异的原因，你去翻下 Python 源码的 Thread.h 以及相关的一串头文件就会发现，Python 中的线程在 Linux 上是调用了 pthread_create()，在 Windows上是调用了 CreateThread()，都是根正苗红的原生线程
真正导致差异的，其实就是你一开始提到的 GIL，这个跟是不是“直接调用操作系统的多线程接口”没啥关系。其实 Python 的 GIL 只在 CPython 这个实现中存在，Jython 是没有的，Ruby 的 MRI 实现也有 GIL，而 JRuby 就没有 GIL
Python 源码中的 ceval.c 文件有 GIL 刷存在感的现场，比如第 256 行至第 290 行如下所示
void
PyEval_AcquireLock(void)
{
PyThread_acquire_lock(interpreter_lock, 1);
}
void
PyEval_ReleaseLock(void)
{
PyThread_release_lock(interpreter_lock);
}
void
PyEval_AcquireThread(PyThreadState *tstate)
{
if (tstate == NULL)
Py_FatalError("PyEval_AcquireThread: NULL new thread state");
/* Check someone has called PyEval_InitThreads() to create the lock */
assert(interpreter_lock);
PyThread_acquire_lock(interpreter_lock, 1);
if (PyThreadState_Swap(tstate) != NULL)
Py_FatalError(
"PyEval_AcquireThread: non-NULL old thread state");
}
void
PyEval_ReleaseThread(PyThreadState *tstate)
{
if (tstate == NULL)
Py_FatalError("PyEval_ReleaseThread: NULL thread state");
if (PyThreadState_Swap(NULL) != tstate)
Py_FatalError("PyEval_ReleaseThread: wrong thread state");
PyThread_release_lock(interpreter_lock);
}
GIL这个东西，跟实现有关。java的每一个对象都继承了object类的六个方法，其中包括wait和notify.如果cpython也这么干，就没gil了。实际上，鸟叔曾搞出过这样的python版本，但是由于单线程性能急剧下降，大家不乐意又换成Gil版本了。
多线程难道不是等io用么→_→以及这玩意主要看实现是怎么实现的
python也有多进程啊(*/ω＼*) 第一个问题是的，python无法利用多核是因为其运行时，虚拟机解析器，是单线程的。（估计一开始就设计成这个样子），于是任意个时刻虚拟机能运行上下文只有一份，也只在处理一份python虚拟机指令。多线程其实是假的，通过GIL锁住了运行上下文状态，切换上下文来模拟多线程
进程这个，和语言无关，和操作系统有关。多进程就是利用操作系统功能创建的进程而已，不是在同一个程序中。 有些语言可以调用操作系统API，最直接
