为什么Python只使用了4%的CPU？

Python只使用了4%的CPU的原因有以下几点：

1. 解释型语言：Python是一种解释型语言，与编译型语言相比，解释型语言在执行过程中需要通过解释器逐行解释代码，这会导致相对较慢的执行速度。
2. 全局解释器锁（GIL）：Python的解释器中有一个全局解释器锁（GIL），它是为了保证线程安全而存在的。GIL的存在限制了Python多线程的并行执行能力，使得在多核CPU上无法充分利用多核资源。
3. 优化策略：Python的解释器对于一些计算密集型任务的优化不如编译型语言，例如C++。Python更适合用于快速开发和易读易写的任务，而不是高性能计算。
4. 第三方库：Python拥有丰富的第三方库，这些库通常是用C或C++编写的，通过Python的接口调用。在执行这些库的函数时，实际的计算工作是在底层的C或C++代码中完成的，而Python解释器只是起到了调用和管理的作用，因此CPU的使用率较低。

尽管Python在CPU利用率方面存在一些限制，但它在开发效率、易用性和生态系统方面具有很大优势。对于大多数应用场景而言，Python的性能已经足够满足需求。如果需要更高的性能，可以考虑使用其他编译型语言或通过优化算法来提升Python的执行效率。

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