Kako je implementirana podrška za paralelno izvršavanje zadataka u Pythonu, povezano sa višestrukim nitima?

В Python для параллельного выполнения задач, связанных с многопоточностью, используется модуль threading. Однако из-за GIL (Global Interpreter Lock) настоящая параллельность в потоках ограничена, особенно для CPU-bound задач.

Основные подходы:

• Модуль threading — позволяет создавать и управлять потоками, полезен для I/O-bound задач.
• Модуль concurrent.futures.ThreadPoolExecutor — упрощает работу с пулом потоков.
• Модуль multiprocessing — для настоящей параллельности, создаёт процессы, обходя GIL.

Пример с threading:

import threading

def task():
    print("Выполнение задачи в потоке")

thread = threading.Thread(target=task)
thread.start()
thread.join()

Для CPU-bound задач лучше использовать multiprocessing для параллельного выполнения.