Почему в многопоточном Python-приложении прироста скорости для CPU-bound задач почти не видно?

👾 — Потому что интерпретатор Python не умеет распараллеливать задачи
👍 — Потому что работает Global Interpreter Lock (GIL), который позволяет исполнять байткод только одному потоку
🥰 — Потому что потокам всегда не хватает памяти для стека
⚡️ — Потому что asyncio нужно использовать вместо потоков

Библиотека задач по Python

У вас есть Python-сервис, обрабатывающий большие объёмы данных. При профилировании видно, что программа тратит много времени на создание временных коллекций при работе с map, filter и list comprehensions. Какой подход поможет уменьшить расход памяти и повысить эффективность?

👾 — Переписать код на while-циклы с индексами
👍 — Использовать генераторы и выражения-генераторы вместо создания списков
🥰 —Заменить map и filter на вложенные for-циклы
⚡️ — Принудительно вызывать gc.collect() после каждой итерации

Библиотека задач по Python