Python线程在CPU密集型任务中表现较慢的主要原因是GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）。GIL的存在意味着在任何给定时刻，只有一个线程能够执行Python字节码。即使在多核处理器上，由于GIL的限制，多线程程序也无法实现真正的并行计算，从而导致CPU密集型任务的执行效率降低。
GIL限制了多线程的并行性：
由于GIL，多线程在CPU密集型任务中无法充分利用多核处理器的并行计算能力，因为同一时间只有一个线程可以执行Python代码。
线程切换的开销：
线程的创建、销毁和上下文切换都会带来一定的性能开销。如果线程数量过多或者切换过于频繁，这些开销可能会累积，导致性能下降。
IO操作阻塞：
如果线程主要执行的是IO操作（如网络请求），则线程可能在等待IO完成时被阻塞，这也会影响线程执行的效率。
为了在Python中实现并行计算，可以考虑以下方法：
使用 多进程：通过`multiprocessing`模块创建多个进程，每个进程拥有独立的解释器和GIL，可以充分利用多核处理器的计算能力。
使用 异步编程：利用`asyncio`或`aiohttp`等异步编程框架，可以在单个线程内高效地处理大量IO操作，提高并发性能。
使用 线程池：通过`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`等工具，可以复用线程，减少线程创建和销毁的开销，提高线程执行的效率。
需要注意的是，虽然GIL限制了Python多线程在CPU密集型任务中的性能，但在I/O密集型任务中，线程仍然可以提高程序的整体效率，因为I/O操作期间线程可以释放GIL，让其他线程执行。