Python'da çoklu iş parçacığı kullanımı, yoğun CPU bağımlı hesaplamaların yürütülmesinde belirgin bir hızlanmaya neden olmaz neden?

Python'un standart uygulamasında, CPython GIL (Global Interpreter Lock) kullanır; bu, yorumlayıcının küresel kilididir ve aynı anda yalnızca bir Python bayt kodunun çalışmasına izin verir. Bu nedenle, CPU'ya bağımlı ağır hesaplamalarda çoklu iş parçacığı performans artışı sağlamaz, çünkü iş parçacıkları gerçek anlamda çok çekirdekli paralel çalışamaz.

Bu sınırlamayı aşmak için şu yöntemler kullanılır:

• Çok işlemli (multiprocessing modülü), burada her süreç kendi yorumlayıcısına ve GIL'e sahiptir.
• Hesaplamalar sırasında GIL'i serbest bırakan C uzantıları kullanmak.
• GIL olmadan çalışan alternatif Python uygulamaları (örneğin, Jython, IronPython).

Paralel hesaplamalar için multiprocessing kullanımına örnek:

from multiprocessing import Pool

def heavy_calc(x):
    # CPU'ya bağımlı ağır bir fonksiyon
    return x * x

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