Python 使用多线程的原因主要包括：
提高响应性：
多线程允许程序在等待 I/O 操作完成时，不阻塞地执行其他任务，从而提高程序的响应性。
利用多核处理器：
尽管 Python 的 GIL 限制了同一时间只有一个线程可以执行 Python 字节码，但多线程可以让 CPU 在等待 I/O 操作时执行其他任务，从而更充分地利用多核处理器的计算能力。
简化并发任务处理：
对于 I/O 密集型任务，如文件处理、网络请求等，多线程可以避免线程在等待 I/O 操作时浪费 CPU 资源，提高程序执行效率。
简化并发编程：
Python 的 `threading` 模块提供了创建和管理线程的接口，简化了并发编程的复杂性。
然而，需要注意的是，Python 的多线程并不适合 CPU 密集型任务，因为 GIL 限制了多线程在同一 CPU 核心上的并行执行能力。在这种情况下，可以考虑使用多进程或其他并发模型，如 `multiprocessing` 模块或异步编程（`asyncio`）。