Сравнима ли производительность Python без GIL c другими языками программирования

Python без GIL (например, с использованием multiprocessing или альтернативных интерпретаторов вроде PyPy или Jython) может приближаться к производительности других языков, но всё зависит от контекста.

Ключевые моменты:

• CPU-bound задачи: Без GIL Python может эффективно использовать многопроцессорность, но накладные расходы на IPC (межпроцессное взаимодействие) остаются.
• I/O-bound задачи: Асинхронные подходы (asyncio) или многопоточность с GIL-release (например, в C-расширениях) могут быть сравнимы с Go/Java.
• JIT-компиляция: PyPy ускоряет код, но не всегда совместим со всеми библиотеками.

Пример с multiprocessing:

from multiprocessing import Pool

def compute(x):
    return x * x

if __name__ == "__main__":
    with Pool(4) as p:
        print(p.map(compute, range(10)))

Итог: Для CPU-задач Python без GIL может быть близок к C++/Rust при грамотной оптимизации, но часто проигрывает из-за накладных расходов. Для высоконагруженных систем лучше использовать связку Python (логика) + C-расширения (критичные участки).