在Python中，多線程并不是完全沒有好處，但在某些情況下可能不太適合使用多線程，以下是一些多線程在Python中可能不太好的情況。

1、全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock，GIL）：Python解釋器中的GIL限制了同一時刻只能有一個線程執行Python字節碼，這導致多線程在某些情況下無法充分利用多核處理器的優勢。因此，對于計算密集型任務，使用多線程可能無法顯著提高性能。

2、阻塞操作：當多個線程都在等待某個阻塞的操作完成（例如網絡請求、文件讀寫、數據庫查詢等），會造成線程之間的競爭和資源浪費，可能導致性能下降。

3、線程安全：Python中的許多數據結構和庫并不是線程安全的，如果多個線程同時對它們進行修改，可能會導致數據不一致或其他問題。

4、復雜性：多線程編程在邏輯上更復雜，需要考慮并發訪問共享資源、線程同步等問題，容易引入競態條件（Race Condition）和死鎖。

5、GIL導致的長時間任務阻塞：如果某個線程在執行一個長時間的任務，由于GIL的存在，其他線程無法執行Python代碼，導致整個應用程序的響應性下降。

為了克服這些問題，Python提供了多進程模塊（multiprocessing），可以使用多個進程來充分利用多核處理器的優勢，避免GIL的限制，同時提供更好的隔離性，使得多進程編程在某些情況下比多線程更合適。除此之外，還可以使用異步編程模型，如協程和async/await語法，通過異步IO來提高并發性能。

多線程在Python中并不是一無是處，但需要仔細考慮其適用性，避免潛在的問題，并在特定情況下考慮使用多進程或異步編程來獲得更好的性能和并發能力。