Dlaczego użycie wielowątkowości w Pythonie nie prowadzi do zauważalnego przyspieszenia przy wykonywaniu ciężkich obliczeń zależnych od CPU?

W standardowej implementacji Pythona, CPython, używany jest GIL (Global Interpreter Lock) — globalny blokadę interpretera, który pozwala na wykonywanie tylko jednego bajt-kodu Pythona w jednym wątku naraz. Z tego powodu wielowątkowość nie przynosi wzrostu wydajności przy ciężkich obliczeniach zależnych od CPU, ponieważ wątki nie mogą być naprawdę wykonywane równolegle na wielu rdzeniach.

Aby obejść to ograniczenie, stosuje się:

• Wieloprocesowość (moduł multiprocessing), gdzie każdy proces ma własny interpreter i GIL.
• Użycie rozszerzeń w C, które zwalniają GIL podczas obliczeń.
• Alternatywne implementacje Pythona bez GIL (np. Jython, IronPython).

Przykład użycia multiprocessing do obliczeń równoległych:

from multiprocessing import Pool

def heavy_calc(x):
    # Jakieś ciężkie funkcje zależne od CPU
    return x * x

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