Какие знаешь методы оптимизации CPU bound задач в Python

Для оптимизации CPU-bound задач в Python можно использовать следующие методы:

1. Многопоточность (Threading) – неэффективно из-за GIL, но подходит для I/O-bound задач.
2. Мультипроцессинг (Multiprocessing) – обходит GIL, создавая отдельные процессы.
   python

   Копировать

   from multiprocessing import Pool
   def square(x): return x * x
   with Pool(4) as p: print(p.map(square, range(10)))

3. Cython/Numba – компиляция Python-кода в C или оптимизация через JIT.
4. Асинхронность (asyncio) – не подходит для CPU-bound, но полезен для I/O.
5. Использование C-расширений – например, через ctypes или cffi.
6. Распределенные вычисления – библиотеки типа Dask или Ray.

Лучший выбор – multiprocessing или Cython/Numba для чистых вычислений.