Python'da CPU-bound görevlerin yürütülmesinde çok iş parçacıklı kullanımı verimliliği nasıl etkiler?

В Python из-за глобальной блокировки интерпретатора (GIL) многопоточность неэффективна для CPU-bound задач, то есть тех, которые интенсивно используют процессор.

GIL позволяет выполнять байт-код Python только в одном потоке одновременно, поэтому даже при наличии нескольких потоков вычисления не будут выполняться параллельно на нескольких ядрах.

В результате многопоточность в Python больше подходит для I/O-bound задач (например, сетевые запросы, операции с файлами), где потоки часто ждут завершения ввода-вывода.

Для эффективного параллелизма в CPU-bound задачах в Python используют модуль multiprocessing, который запускает несколько процессов, каждый со своим интерпретатором и GIL.

Пример использования multiprocessing:

from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x * x

with Pool(4) as p:
    print(p.map(f, [1, 2, 3, 4]))