问题遇到的现象和发生背景
python多线程会有GIL全局解释器锁，导致无论是否多核cpu在同一时刻只能有一个线程存在。
问题相关代码，请勿粘贴截图
比如我的代码为cpu密集型
def is_prime(n):
if n < 2:
return False
if n == 2:
return True
if n % 2 == 0:
return False
sqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))
for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):
if n % i == 0:
return False
return True
当循环传入n为 PRIMES = [112272535095293] * 100时，预计该程序执行时间为30s，因为是cpu密集型的程序，所以单线程效率可能比多线程还要高。
那么当我启动一个django或flask服务时，对外抛出一个api，api内容为大量的计算操作，比如耗时为30s。
那么我的理解，我调用api，耗时30s计算结束，返回结果。
我比较迷惑的情况是，当有两个用户同时调用该api时，按照python GIL的情况，比如用户a请求接口，用户b再马上请求接口。预期结果：a用户30s得到响应，b用户应该是30s+30s后得到响应（因为a用户调用接口后，服务器大量进行cpu操作，GIL导致只有一个线程存在）
但是实际结果确实：
用户a请求接口，用户b再马上请求接口，a用户30s得到了响应，b用户也是30s得到响应。
对于该结果我觉得和GIL有些出入，望指导，django或flask做了哪些处理？
