Nimaga bog'liq hisoblashlarga asoslangan Python'da ko'p ipli ishlatish sezilarli tezlashtirishga olib kelmaydi?

Pythonning standart amalga oshirilishida, CPython GIL (Global Interpreter Lock) ni ishlatadi — bu global interpretator blokidir, bu esa faqat bitta Python bayt-kodini bir vaqtning o'zida bitta oqimda bajarishga imkon beradi. Shu sababli, CPUga bog'liq og'ir hisoblashlarda ko'p oqimli ishlash (multithreading) ishlashni oshirmaydi, chunki oqimlar haqiqatan ham bir nechta yadroda parallel ravishda bajarilmaydi.

Bu cheklovni yengish uchun quyidagilar ishlatiladi:

• Ko'p jarayonli (multiprocessing moduli), har bir jarayon o'z interpretatori va GIL ga ega.
• Hisoblashlar davomida GIL ni bo'shatadigan C kengaytmalaridan foydalanish.
• GILsiz alternativ Python implementatsiyalari (masalan, Jython, IronPython).

Parallell hisoblashlar uchun multiprocessingdan foydalanish misoli:

from multiprocessing import Pool

def heavy_calc(x):
    # CPUga bog'liq og'ir funktsiya
    return x * x

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