Πώς μπορεί να υλοποιηθεί η παράλληλη εκτέλεση εργασιών που χρησιμοποιούν έντονα την CPU στην Python;

Για την παράλληλη εκτέλεση εργασιών που απαιτούν πολύ επεξεργαστική ισχύ στην Python, το τυπικό module threading δεν είναι αποτελεσματικό λόγω του GIL (Global Interpreter Lock), που δεν επιτρέπει την ταυτόχρονη εκτέλεση bytecode Python σε πολλαπλά νήματα.

Οι κύριοι τρόποι υλοποίησης παραλληλισμού για εργασίες που απαιτούν πολύ CPU:

1. Module multiprocessing — δημιουργεί ξεχωριστές διεργασίες, καθεμία με τον δικό της interpreter Python και μνήμη, αποφεύγοντας το GIL.

from multiprocessing import Pool

def cpu_bound_task(x):
    # παράδειγμα εργασίας με έντονη χρήση CPU
    return sum(i*i for i in range(x))

if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(cpu_bound_task, [10**6, 10**6+1, 10**6+2, 10**6+3])
    print(results)

2. Module concurrent.futures.ProcessPoolExecutor — ανώτερο επίπεδο διεπαφής για εργασία με διεργασίες.

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def cpu_bound_task(x):
    return sum(i*i for i in range(x))

with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = list(executor.map(cpu_bound_task, [10**6, 10**6+1, 10**6+2, 10**6+3]))
print(results)

3. Χρήση εξωτερικών βιβλιοθηκών (π.χ., joblib, dask) για εύκολη παράλληλη εκτέλεση.

Επομένως, για εργασίες που απαιτούν πολύ CPU στην Python, συνιστάται η χρήση πολλαπλών διεργασιών αντί για πολλαπλά νήματα.