Python的多线程被称为伪多线程，主要是因为它受到全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的限制。GIL是CPython解释器中的一个机制，它确保在任何给定时刻，只有一个线程在执行Python字节码。这意味着，即使在多核处理器上，也无法实现真正的并行计算。
计算密集型任务：
由于GIL的存在，即使在多核处理器上，也无法实现真正的并行计算。这意味着，对于计算密集型的任务，多线程并不能提高性能，因为线程在执行计算时必须等待GIL的释放。
I/O密集型任务：
对于I/O密集型任务，GIL的影响较小，因为线程在等待I/O操作（如网络请求或文件读写）完成时会释放GIL。这使得I/O密集型任务中，多线程可以提高程序的整体效率。
线程切换开销：
由于GIL导致线程在执行时必须等待GIL的释放，频繁的线程切换会带来额外的开销，这可能会降低多线程程序的性能。
总结来说，Python的多线程在设计上是为了简化并发编程，使得I/O密集型任务能够更有效地利用多核处理器。然而，对于计算密集型任务，多线程并不能提供预期的性能提升，有时甚至会因为GIL和线程切换的开销而降低性能。因此，在Python中，多进程通常用于计算密集型任务，而多线程更适合I/O密集型任务