Почему в Python использование потоков не позволяет полностью реализовать параллельное выполнение задач?

В Python использование потоков ограничено глобальной блокировкой интерпретатора (GIL — Global Interpreter Lock). GIL гарантирует, что в каждый момент времени только один поток выполняет байт-код Python, даже если потоков несколько.

Из-за этого многопоточность в Python не позволяет эффективно использовать несколько ядер процессора для параллельного выполнения CPU-интенсивных задач. Потоки могут переключаться и работать параллельно на уровне ввода-вывода (I/O), но не для вычислений.

Для параллельного выполнения CPU-задач в Python обычно используют многопроцессность (модуль multiprocessing), которая запускает несколько процессов с собственным интерпретатором и памятью, обходя ограничение GIL.

Пример использования потоков для I/O, но не для CPU:

import threading

def io_task():
    # например, запрос к сети
    pass

threads = [threading.Thread(target=io_task) for _ in range(5)]
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()