回答:
はい、グローバルインタープリターロック（GIL）のため、一度に実行できるスレッドは1つだけです。これに関するいくつかの洞察とのいくつかのリンクがあります：
最後のリンクから興味深い引用：
それが何を意味するのか説明させてください。スレッドは同じ仮想マシン内で実行されるため、同じ物理マシンで実行されます。プロセスは、同じ物理マシンまたは別の物理マシンで実行できます。スレッドを中心にアプリケーションを設計する場合、複数のマシンにアクセスするために何もしていません。したがって、1台のマシン上にあるコアの数に合わせて拡張できますが（時間の経過とともにかなりの数になります）、実際にWebスケールに到達するには、とにかく複数のマシンの問題を解決する必要があります。
マルチコアを使用する場合、pyprocessingは実際の並列化を行うためのプロセスベースのAPIを定義します。PEPはまた、いくつかの興味深いベンチマークを含んでいます。
Pythonはスレッド化するのがかなり簡単な言語ですが、注意点があります。あなたが知る必要がある最大のことはグローバルインタプリタロックです。これにより、1つのスレッドのみがインタープリターにアクセスできます。これは2つのことを意味します：1）Pythonでlockステートメントを使用することはめったにありません。2）マルチプロセッサシステムを利用したい場合は、別々のプロセスを使用する必要があります。編集：GILも回避したい場合は、コードの一部をC / C ++に配置できることも指摘しておく必要があります。
したがって、スレッドを使用する理由を再検討する必要があります。デュアルコアアーキテクチャを利用するためにアプリを並列化する場合は、アプリを複数のプロセスに分割することを検討する必要があります。
応答性を向上させたい場合は、スレッドの使用を検討する必要があります。ただし、他の選択肢、つまりマイクロスレッディングがあります。調べる必要のあるフレームワークもいくつかあります。
以下は、基本的なスレッドのサンプルです。20個のスレッドを生成します。各スレッドはそのスレッド番号を出力します。それを実行し、それらが印刷される順序を観察します。
import threading
class Foo (threading.Thread):
def __init__(self,x):
self.__x = x
threading.Thread.__init__(self)
def run (self):
print str(self.__x)
for x in xrange(20):
Foo(x).start()
あなたが示唆したように、Pythonスレッドはタイムスライスによって実装されます。これが「並列」効果を得る方法です。
私の例では、Fooクラスがスレッドを拡張し、次にrunメソッドを実装します。このメソッドは、スレッドで実行するコードの行き先です。スレッドを開始するstart()には、スレッドオブジェクトを呼び出します。これにより、runメソッドが自動的に呼び出されます。
もちろん、これは非常に基本的なことです。最終的には、スレッドの同期とメッセージパッシングのためのセマフォ、ミューテックス、およびロックについて学びたいと思うでしょう。
注： 私が言及threadするところはどこでも、私は特にPythonのスレッドを意味します、明示的に述べるまでます。
あなたがから来ている場合、スレッドはPythonで少し異なって動作します C/C++バックグラウンドいる。Pythonでは、一度に1つのスレッドのみが実行状態になります。つまり、Pythonのスレッドは、設計上、複数のコアで並列に実行することができないため、複数の処理コアの能力を実際に活用することはできません。
Pythonのメモリ管理はスレッドセーフではないため、各スレッドはPythonインタープリターのデータ構造への排他的アクセスを必要とします。この排他的アクセスは（グローバルインタープリターロック）と呼ばれるメカニズムによって取得されます。GIL
Why does python use GIL?
複数のスレッドがインタプリタの状態に同時にアクセスしてインタプリタの状態を破壊するのを防ぐため。
アイデアは、スレッドが実行されているときはいつでも（メインスレッドであっても）、GILが取得され、事前定義された時間の後に、GILが現在のスレッドによって解放され、他のスレッド（存在する場合）によって再取得されます。
Why not simply remove GIL?
GILを削除することは不可能ではありません。削除することで、アクセスをシリアル化するためにインタープリター内に複数のロックを配置することになり、単一のスレッドアプリケーションでもパフォーマンスが低下します。
したがって、GILを削除するコストは、シングルスレッドアプリケーションのパフォーマンスの低下によって支払われますが、これは決して望ましくありません。
So when does thread switching occurs in python?
スレッド切り替えはGILがリリースされると発生しますが、GILはいつリリースされますか？考慮すべき2つのシナリオがあります。
スレッドがCPUバウンド操作（画像処理など）を実行している場合。
古いバージョンのpythonでは、スレッドの切り替えはpython命令の固定数の後に発生100していました。デフォルトではに設定されていました。単一の命令の実行に時間がかかったため、切り替えをいつ実行するかを決定するのはあまり適切なポリシーではないことが判明しました。ミリ秒から1秒まで非常に乱暴になります。したがって、毎回GILをリリースします。100に発生する可能性があるため、実行にかかる時間に関係なく、命令のすることは不適切なポリシーです。
新しいバージョンでは、スレッドを切り替えるためのメトリックとして命令カウントを使用する代わりに、構成可能な時間間隔が使用されます。デフォルトの切り替え間隔は5ミリ秒sys.getswitchinterval()です。を使用して、現在の切り替え間隔を取得できます。これは、を使用して変更できますsys.setswitchinterval()
スレッドがIOバウンド操作を実行している場合（ファイルシステムアクセスまたは
ネットワークIOなど）
GILは、スレッドがIO操作の完了を待機しているときはいつでも解放されます。
Which thread to switch to next?
インタプリタには独自のスケジューラがありません。間隔の終わりにどのスレッドがスケジュールされるかは、オペレーティングシステムの決定です。。
GILの簡単な解決策の1つは、マルチプロセッシングモジュールです。スレッドモジュールの代わりにドロップインとして使用できますが、スレッドの代わりに複数のインタープリタープロセスを使用します。このため、単純なもののプレーンスレッドよりも少しオーバーヘッドがありますが、必要に応じて実際の並列化の利点が得られます。また、複数の物理マシンに簡単に拡張できます。
私がさらに検討するよりも本当に大規模な並列化が必要な場合でも、より包括的なフレームワークの実装に必要なすべての作業を行わずに、1台のコンピューターのすべてのコアまたはいくつかの異なるコアにスケーリングしたい場合は、これはあなたのためです。