在 Python 中使用多线程时，由于 Python 的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL）的存在，多个线程无法真正并行执行。GIL 是 Python 解释器中的一个机制，它保证同一时刻只有一个线程可以执行 Python 字节码，即同一时刻只有一个线程可以占用 CPU。这意味着，即使我们使用多线程创建了多个线程，这些线程也只能在同一时刻依次执行，而不能真正地并行处理。

GIL 的存在是由于 Python 的内存管理机制。Python 的内存管理是基于引用计数的，即 Python 解释器会记录每个对象被引用的次数，当一个对象的引用计数为 0 时，解释器会将其回收。由于 Python 解释器的线程安全性设计存在问题，如果不加锁就会出现多个线程同时对同一个对象进行引用计数的情况，从而导致内存管理出现问题。为了解决这个问题，Python 引入了 GIL 机制，保证同一时刻只有一个线程能够执行 Python 字节码，从而避免了多个线程同时对同一对象进行引用计数的问题。

虽然 GIL 机制可以保证 Python 的内存管理安全，但它也带来了很大的性能问题。由于同一时刻只能有一个线程执行 Python 字节码，多线程无法真正并行执行，从而限制了 Python 在多核 CPU 上的性能表现。因此，如果需要实现真正的并行处理，可以考虑使用多进程来代替多线程。

在多进程中，每个进程都有自己独立的解释器和内存管理机制，不会受到 GIL 的限制，因此可以实现真正的并行处理。不过，多进程的创建、操作和通信成本比较高，需要考虑进程间通信和数据共享的问题，因此在实际使用时需要根据具体情况进行权衡和选择。