基本的python线程不起作用。我在这里遗漏了什么？

基本的Python线程不起作用可能是由于以下原因之一：

1. GIL（全局解释器锁）：Python中的GIL限制了同一进程中只能有一个线程执行Python字节码。这意味着在多线程环境下，多个线程不能并行执行CPU密集型任务。如果你的代码主要是CPU密集型的，那么使用多线程可能不会带来性能的提升。解决这个问题的方法是使用多进程代替多线程，或者使用其他语言编写CPU密集型任务的模块。
2. IO阻塞：如果你的代码主要是IO密集型的，比如网络请求或文件读写操作，那么使用多线程可以提高程序的并发性能。但是，如果你的代码中存在IO阻塞，比如网络请求等待响应，那么多线程可能无法发挥作用。这是因为在等待IO完成的过程中，线程会被阻塞，无法执行其他任务。解决这个问题的方法是使用异步编程，比如使用asyncio库进行协程编程，或者使用多线程结合线程池来处理IO密集型任务。
3. 线程同步问题：多线程编程中常常会遇到线程同步的问题，比如多个线程同时修改共享的数据，可能会导致数据不一致或竞态条件。为了避免这些问题，可以使用线程锁、条件变量、信号量等同步机制来保证线程安全。如果没有正确处理线程同步问题，可能会导致线程不起作用或产生意料之外的结果。
4. 线程数量限制：在某些情况下，操作系统对线程数量有限制，如果超过了限制，可能会导致线程不起作用。可以通过调整操作系统的线程数量限制或者使用线程池来管理线程数量。

综上所述，要解决基本的Python线程不起作用的问题，需要考虑GIL限制、IO阻塞、线程同步问题和线程数量限制等因素，并根据具体情况选择合适的解决方案。