Pourquoi l'utilisation du multithreading en Python ne conduit-elle pas à une accélération notable lors de l'exécution de calculs intensifs dépendants du CPU?

Dans l'implémentation standard de Python, CPython utilise le GIL (Global Interpreter Lock), qui est un verrou global de l'interpréteur permettant d'exécuter un seul bytecode Python dans un thread à la fois. En raison de cela, le multithreading n'apporte pas d'amélioration de performance pour les calculs intensifs dépendant du CPU, car les threads ne peuvent pas s'exécuter réellement en parallèle sur plusieurs cœurs.

Pour contourner cette limitation, on utilise :

• Multiprocessing (module multiprocessing), où chaque processus a son propre interpréteur et GIL.
• Utilisation d'extensions en C qui libèrent le GIL pendant les calculs.
• Implémentations alternatives de Python sans GIL (par exemple, Jython, IronPython).

Exemple d'utilisation de multiprocessing pour des calculs parallèles :

from multiprocessing import Pool

def heavy_calc(x):
    # Une fonction lourde dépendant du CPU
    return x * x

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