Comment effectuer un traitement multithreadé de tâches limitées par le CPU en Python?

В Python для многопоточной обработки задач, ограниченных CPU, стандартный модуль threading неэффективен из-за GIL (Global Interpreter Lock), который не позволяет одновременно выполнять байт-код Python в нескольких потоках.

Для эффективного использования нескольких ядер CPU лучше применять модуль multiprocessing, который создает отдельные процессы с собственным интерпретатором Python, обходя ограничение GIL.

Пример использования multiprocessing:

from multiprocessing import Pool

def cpu_bound_task(x):
    # пример вычислительной задачи
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(cpu_bound_task, range(10))
    print(results)

Такой подход позволяет распараллелить CPU-интенсивные задачи и значительно ускорить их выполнение.