python 多线程（FIle read I/O）不是奇视吗？

问：

在 python 文档中，python 多线程值得执行 FILE I/O、网络 I/O、numpy 等任务

所以我尝试了下面的代码

import threading
import os
import time
import multiprocessing
# create test file

def create_test_file():
    if os.path.exists("./test.txt"):return 1
    with open("./test.txt","w") as fd :
        for i in range(100000):
            text = str(i) * 3
            text += "\n"
            fd.write(text)


create_test_file()

def file_read():
    for _ in range(100):
        with open("./test.txt","r") as fd :
            while True :
                line = fd.readline()
                if not line :  break



if __name__ == "__main__":
    start_time = time.time()
    file_read()
    file_read()
    file_read()
    file_read()
    print("sequential task %.2f"%(time.time() - start_time))

    t1 = threading.Thread(target=file_read)
    t2 = threading.Thread(target=file_read)
    t3 = threading.Thread(target=file_read)
    t4 = threading.Thread(target=file_read)

    start_time = time.time()

    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()
    t4.start()

    t1.join()
    t2.join()
    t3.join()
    t4.join()

    print("multi_thread task %.2f"%(time.time() - start_time))


    p1 = multiprocessing.Process(target=file_read)
    p2 = multiprocessing.Process(target=file_read)
    p3 = multiprocessing.Process(target=file_read)
    p4 = multiprocessing.Process(target=file_read)

    start_time = time.time()

    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    p4.start()

    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()
    p4.join()

    print("multi_process task %.2f" % (time.time() - start_time))

但结果是

顺序任务 7.25 multi_thread任务 7.58 multi_process任务 2.45

为什么多线程效率不高？

我知道python有GIL，但是在python文档（https://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock )

事后看来，GIL 并不理想，因为它会阻止多线程 CPython 程序在某些情况下充分利用多处理器系统。幸运的是，许多潜在的阻塞或长时间运行的操作，例如 I/O、图像处理、

为什么多线程比顺序任务慢???GIL 仍在工作 文件读取 I/O？？