В одном из проектов я разрабатывал скрипт для обработки больших объемов данных, где нужно было оптимизировать время выполнения. Я попытался реализовать решение с использованием многопоточности, но из-за особенностей GIL в Python не получил ожидаемого прироста производительности. Тогда я мотивировал свои действия тем, что важно сначала проверить гипотезу и понять ограничения языка, чтобы не тратить время на неэффективные подходы. В итоге я переключился на использование многопроцессности через модуль multiprocessing, что дало желаемый результат.

Пример использования multiprocessing:

from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(5) as p:
        print(p.map(f, [1, 2, 3]))

Опиши ситуацию из практики, когда у тебя не получилось достичь желаемого результата, и чем ты мотивировал свои действия.