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在 Python 中，線程的切換受到全局解釋器鎖 (Global Interpreter Lock, GIL) 的限制，這導致多線程程序在 CPU 密集型任務上無法充分利用多核處理器。因此，在處理計算密集型任務時，可以考慮以下優化方法：
- 使用多進程：由于每個進程都有獨立的解釋器和 GIL，因此可以使用 multiprocessing 模塊來創建多個進程。每個進程可以利用多個 CPU 核心，從而獲得更好的性能。
- 使用并行計算庫：Python 有一些并行計算庫，如 NumPy、Pandas 和 Dask，它們使用 C 或 Cython 實現底層計算，可以充分利用多核處理器。
- 使用異步編程模型：使用異步編程模型（如 asyncio、gevent 或 Tornado）可以在 IO 密集型任務中提高性能。通過避免線程切換的開銷，異步編程可以更高效地處理大量的并發任務。
- 使用 C 擴展模塊：對于計算密集型任務，可以使用 C 擴展模塊來替代 Python 原生的實現，從而提高性能。這樣可以避免 GIL 的限制，并充分利用多核處理器。
需要注意的是，這些優化方法并非適用于所有情況，具體的優化策略需要根據實際情況進行選擇。
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