Неге Pythonдеги көптөгөн агымдарды колдонуу CPUга көзкаранды эсептөөлөрдү аткарууда байкалган ылдамдыкты жогорулатпайт?

Python'нин стандарттык ишке ашырылышында, CPython GIL (Global Interpreter Lock) колдонулат — бул интерпретатордун глобалдуу тоскоолдугу, ал бир учурда бир гана Python байткодун иштетүүгө мүмкүндүк берет. Мындан улам, көптөгөн жиптердүү иштетүү CPUга негизделген оор эсептөөлөрдө натыйжалуулукка жете албайт, анткени жиптер чын эле бир нече ядродо параллелдүү иштей албайт.

Бул чектөөнү жеңүү үчүн колдонулат:

• Многопроцессордук иштетүү (multiprocessing модулу), ар бир процесс өзүнүн интерпретатору жана GIL менен.
• C кеңейтүүлөрдү колдонуу, алар эсептөөлөр учурунда GIL-ди бошотот.
• GILсиз альтернативдүү Python ишке ашырылыштары (мисалы, Jython, IronPython).

Параллел эсептөөлөр үчүн multiprocessing колдонуу мисалы:

from multiprocessing import Pool

def heavy_calc(x):
    # CPUга негизделген оор функция
    return x * x

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