区分并发和并行
在 Python 中，并发并不是指同一时刻有多个操作（thread、task）同时进行。相反，某个特定的时刻，它只允许有一个操作发生，只不过线程 / 任务之间会互相切换，直到完成。
- 并发通常应用于 I/O 操作频繁的场景，比如你要从网站上下载多个文件，I/O 操作的时间可能会比 CPU 运行处理的时间长得多。
- 而并行则更多应用于 CPU heavy 的场景，比如 MapReduce 中的并行计算，为了加快运行速度，一般会用多台机器、多个处理器来完成。
为什么多线程每次只能有一个线程执行？
Python 主程序只允许有一个线程执行，所以 Python 的并发，是通过多线程的切换完成的。
事实上，Python 的解释器并不是线程安全的，为了解决由此带来的 race condition 等问题，Python 便引入了全局解释器锁，也就是同一时刻，只允许一个线程执行。当然，在执行 I/O 操作时，如果一个线程被 block 了，全局解释器锁便会被释放，从而让另一个线程能够继续执行。
总结
- 并发，通过线程和任务之间互相切换的方式实现，但同一时刻，只允许有一个线程或任务执行。
- 而并行，则是指多个进程同时执行。
并发通常用于 I/O 操作频繁的场景，而并行则适用于 CPU heavy 的场景。
要注意，Python 中之所以同一时刻只允许一个线程运行，其实是由于全局解释器锁的存在。但是对 I/O 操作而言，当其被 block 的时候，全局解释器锁便会被释放，使其他线程继续执行。
