Как модуль threading влияет на производительность многопоточных программ в Python?

Модуль threading позволяет запускать несколько потоков внутри одного процесса для конкурентного выполнения задач. habr.com Однако глобальная блокировка интерпретатора (GIL) ограничивает многопоточность. habr.com blog.geekbrains.by

GIL позволяет только одному потоку выполняться в интерпретаторе в любой момент времени, даже на многоядерных процессорах. habr.com Это означает, что потоки в threading не могут параллельно использовать несколько ядер для вычислений. habr.com

Для задач CPU-bound, где скорость зависит от процессора (например, сложных математических расчётов или обработки больших массивов данных), многопоточность может быть неэффективной. habr.com

Для задач I/O-bound, где программа много времени ждёт внешних операций, таких как сетевые запросы или чтение файлов, GIL не мешает. habr.com Потоки переключаются между собой, пока одна операция ждёт завершения. habr.com

Таким образом, использование модуля threading может как улучшать, так и снижать производительность многопоточных программ в Python, в зависимости от характера выполняемых задач.