Какие типы задач не выигрывают от использования потоков в Python?

Question

CPU-интенсивные задачи не выигрывают от потоков в Python. Из-за GIL одновременно исполняется только один поток байткода. В таких задачах потоки добавляют накладные расходы, но не ускоряют выполнение. Для них лучше использовать multiprocessing.

YeaHub · Accepted Answer

Не все задачи в Python подходят для многопоточности.Ключевая причинаВ CPython существует GIL (Global Interpreter Lock), который:разрешает выполнение байткода только одному потокуупрощает управление памятьюограничивает параллелизм на CPUЗадачи, которые не выигрываютПотоки неэффективны для:вычисленийобработки больших массивов данныхкриптографиисжатия и кодированияПример:# сложные вычисления в потоках
# CPU будет загружен, но ускорения не будет
Почему становится хужеИспользование потоков в таких задачах:увеличивает переключения контекстасоздаёт накладные расходыусложняет кодВ итоге приложение может работать даже медленнее.Что использовать вместо этогоДля CPU-bound задач применяют:multiprocessingнативные расширения на Cбиблиотеки, освобождающие GILКраткий выводПотоки в Python подходят для I/O-задач, но для вычислений они неэффективны из-за GIL и не дают реального параллелизма.