Какие существуют способы оптимизации CPU-bound задач в Python

Ответ

Основная проблема при оптимизации CPU-bound задач в Python — это Global Interpreter Lock (GIL), который не позволяет нескольким потокам выполнять Python-байткод одновременно в одном процессе. Поэтому для эффективной утилизации всех ядер процессора нужно обходить это ограничение.

Эффективные подходы (обход GIL)

Мультипроцессинг (multiprocessing) Это стандартный и наиболее распространенный способ. Модуль создает отдельные процессы, каждый со своим интерпретатором Python и памятью, что позволяет им выполняться параллельно на разных ядрах CPU.
```
from multiprocessing import Pool

def heavy_calculation(x):
    return x * x

if __name__ == "__main__":
    with Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(heavy_calculation, range(10))
        print(results)
```
Компиляция кода (Cython, Numba) Эти инструменты преобразуют Python-код в компилированный C-код (Cython) или используют JIT-компиляцию (Numba), что значительно ускоряет математические вычисления и циклы, убирая оверхед интерпретатора.
Использование C-расширений и библиотек Написание критически важных частей кода на C/C++/Rust и их вызов из Python. Библиотеки, такие как NumPy и SciPy, уже реализованы на C/Fortran и выполняют вычисления вне GIL.

Неэффективные подходы для CPU-bound задач

Многопоточность (threading): Из-за GIL потоки будут выполняться поочередно на одном ядре, а не параллельно. Этот подход эффективен только для I/O-bound задач (ожидание сети, диска), где потоки могут переключаться во время ожидания.
Асинхронность (asyncio): Как и threading, asyncio работает в одном потоке и предназначена для конкурентного выполнения I/O-bound задач, а не для параллельных вычислений.