Почему использование многопоточности в Python не приводит к заметному ускорению при выполнении тяжелых CPU-зависимых вычислений?

В Python стандартная реализация CPython использует GIL (Global Interpreter Lock) — глобальную блокировку интерпретатора, которая позволяет выполнять байт-код Python только в одном потоке одновременно. Из-за этого многопоточность не даёт прироста производительности при тяжелых вычислениях, зависящих от CPU, так как потоки не могут реально выполняться параллельно на нескольких ядрах.

Для обхода этого ограничения используют:

• Многопроцессность (модуль multiprocessing), где каждый процесс имеет свой интерпретатор и GIL.
• Использование расширений на C, которые освобождают GIL во время вычислений.
• Альтернативные реализации Python без GIL (например, Jython, IronPython).

Пример использования multiprocessing для параллельных вычислений:

from multiprocessing import Pool

def heavy_calc(x):
    # Некоторая тяжёлая CPU-зависимая функция
    return x * x

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