¿Por qué el uso de la multitarea en Python no conduce a una aceleración notable al realizar cálculos intensivos dependientes de la CPU?

En la implementación estándar de Python, CPython utiliza GIL (Global Interpreter Lock), que es un bloqueo global del intérprete que permite ejecutar solo un bytecode de Python en un hilo a la vez. Debido a esto, la multitarea no mejora el rendimiento en cálculos pesados dependientes de la CPU, ya que los hilos no pueden ejecutarse realmente en paralelo en múltiples núcleos.

Para superar esta limitación, se utilizan:

• Multiprocesamiento (módulo multiprocessing), donde cada proceso tiene su propio intérprete y GIL.
• Uso de extensiones en C que liberan el GIL durante los cálculos.
• Implementaciones alternativas de Python sin GIL (por ejemplo, Jython, IronPython).

Ejemplo de uso de multiprocessing para cálculos paralelos:

from multiprocessing import Pool

def heavy_calc(x):
    # Alguna función pesada dependiente de la CPU
    return x * x

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