Какие знаешь методы оптимизации CPU bound задач в Python

Для оптимизации CPU-bound задач в Python можно использовать:

1. Многопроцессорность (модуль multiprocessing), так как GIL блокирует потоки:

from multiprocessing import Pool

def heavy_computation(x):
    return x * x

with Pool(4) as p:
    result = p.map(heavy_computation, range(10))

2. Cython - компиляция Python-кода в C для ускорения.

3. Numba - JIT-компилятор для числовых операций:

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def fast_func(x):
    # ускоренный код
    return x * x

4. Использование C-расширений (ctypes, CFFI).

5. Оптимизация алгоритмов - выбор более эффективных алгоритмов (O(n) вместо O(n²)).

6. NumPy - для векторных операций вместо циклов.

Для I/O-bound задач лучше подходят асинхронные подходы (asyncio) или потоки.