Какой вид многопоточности будешь использовать для математических задач

Для математических задач, особенно CPU-bound операций (например, вычисления, численные методы), в Python лучше использовать многопроцессорность (multiprocessing) вместо многопоточности. Это связано с GIL (Global Interpreter Lock), который ограничивает выполнение Python-кода одним потоком одновременно.

Модуль multiprocessing создает отдельные процессы с собственным GIL, что позволяет эффективно использовать несколько ядер CPU:

from multiprocessing import Pool

def compute_square(n):
    return n * n

if __name__ == "__main__":
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    with Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(compute_square, numbers)
    print(results)  # [1, 4, 9, 16, 25]

Для I/O-bound задач (например, сетевые запросы) подойдет threading, но для математики multiprocessing — оптимальный выбор.