Python, распараллеливающий неожиданно медленнее

Я решил изучить, как многопоточность сделана в Python, и я сделал сравнение для наблюдения, какое увеличение производительности я войду в двухъядерный ЦП. Я нашел, что мой простой многопоточный код на самом деле работает медленнее, чем последовательный эквивалент, и я не могу выяснить почему.

Тест, который я изобрел, должен был генерировать большой список случайных чисел и затем распечатать максимум

from random import random
import threading

def ox():
    print max([random() for x in xrange(20000000)])

ox() занимает приблизительно 6 секунд для завершения на моем Intel Core 2 Duo, в то время как ox();ox() занимает приблизительно 12 секунд.

Я затем пытался назвать вола () от двух потоков, чтобы видеть, как быстро, который завершится.

def go():
    r = threading.Thread(target=ox)
    r.start()
    ox()

go() занимает приблизительно 18 секунд для завершения, с двумя печатью результатов в течение 1 секунды друг после друга. Почему это должно быть медленнее?

Я подозреваю ox() параллелизируется автоматически, потому что я если взгляд на вкладку производительности диспетчера задач Windows и вызов ox() в моей консоли Python оба процессора переходят приблизительно к 75%-му использованию, пока это не завершается. Делает Python, автоматически параллелизируют вещи как max() когда это может?