Warum führt die Verwendung von Multithreading in Python bei CPU-intensiven Berechnungen nicht zu einer spürbaren Beschleunigung?

In der Standardimplementierung von Python, CPython, verwendet GIL (Global Interpreter Lock), eine globale Sperre des Interpreters, die es nur erlaubt, Bytecode von Python in einem Thread gleichzeitig auszuführen. Daher führt Multithreading bei rechenintensiven CPU-abhängigen Berechnungen nicht zu Leistungssteigerungen, da Threads nicht wirklich parallel auf mehreren Kernen ausgeführt werden können.

Um diese Einschränkung zu umgehen, werden verwendet:

• Multiprocessing (Modul multiprocessing), wobei jeder Prozess seinen eigenen Interpreter und GIL hat.
• Verwendung von C-Erweiterungen, die das GIL während der Berechnungen freigeben.
• Alternative Python-Implementierungen ohne GIL (z.B. Jython, IronPython).

Beispiel für die Verwendung von multiprocessing bei parallelen Berechnungen:

from multiprocessing import Pool

def heavy_calc(x):
    # Eine schwere CPU-abhängige Funktion
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:
        results = p.map(heavy_calc, range(10))
    print(results)