Где исполняются потоки в Python

Потоки в Python исполняются в рамках одного процесса и используют общее пространство памяти. Однако из-за Global Interpreter Lock (GIL) только один поток может исполнять Python-код в любой момент времени, даже на многоядерных системах. Это ограничивает параллелизм для CPU-задач.

Пример создания потока:

import threading

def worker():
    print("Поток исполняется")

thread = threading.Thread(target=worker)
thread.start()
thread.join()

Для истинного параллелизма лучше использовать:

• Мультипроцессинг (множество процессов)
• Асинхронное программирование (asyncio)
• Вынос CPU-задач в C-расширения или вызов внешних программ

Потоки эффективны для I/O-задач (сеть, файлы), где GIL не мешает, так как поток освобождает GIL во время ожидания.