Какие подходы вы используете для конкурентного и параллельного выполнения задач в Python, включая влияние GIL?

Для I/O используют asyncio или потоки, для тяжёлого Python-кода — процессы либо нативные вычислительные библиотеки. Выбор зависит от задачи и конкретной сборки интерпретатора.

В обычной сборке CPython с GIL несколько потоков не исполняют Python-байткод параллельно, но перекрывают ожидание I/O; некоторые расширения освобождают GIL. Процессы дают параллелизм ценой обмена данными и дополнительной памяти.

Asyncio кооперативно переключает задачи на ожиданиях и требует неблокирующих клиентов. Free-threaded сборки меняют ограничения GIL, но не отменяют необходимость синхронизации и проверки совместимости библиотек. Начинайте с профиля нагрузки; не создавайте неограниченное число задач или процессов.