Недавно увидел на просторах телеграмма заметку о том как решать алгоритмические задачи на деревья. Вспомнил, что в свое время у меня тоже были некоторые наработки, при этом они непохожи на то что описывается по умолчанию в статьях и курсах. Поэтому делюсь ими с вами и очень рассчитываю на ваш фидбэк, вдруг вам эта информация пригодится во время подготовки к собеседованиям.

Хочу поделиться с вами заметкой о своем опыте написания с нуля примитивов синхронизации на чистом Go, совместимых c реализациями из стандартной библиотеки.

Цель заметки - на понятных примерах посмотреть как работает под капотом то чем мы пользуемся регулярно как разработчики, а также разобраться с популярными проблемами возникающими при написании многопоточных программ.

За то время что я занимаюсь менторством я заметил, что большинство вопросов новичков связаны с темами: конкурентность, параллелизм, асинхронность. Подобные вопросы часто задают на собеседованиях, в работе эти знания позволяют писать более эффективные и производительные системы.

Цель статьи - понятно и доходчиво, используя примеры кода и бенчмарки рассказать о том какие инструменты есть в Python и как с их помощью добиться высокой производительности.

В данной статье я покажу на практическом примере как устроена многопоточность в Python, расскажу про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны.

Изначально я планировал что это будет простая и короткая заметка, но пока готовил и тестировал код нашел интересный неочевидный момент связанных с внутренностями CPython, так что не спешите закрывать вкладку, даже если вы уверены что вы знаете о потоках в Python всё :)