Вот это больше похоже на правду :)

Ну и процессы тоже не панацея, это стоит понимать, особенно на задачи с общим стейтом, все это синхронизировать как-то через пайп.. может даже последовательно запустив окажется быстрее.

Раз уж на то пошло, то можно еще осветить такую тему как sub-interpreters, в сравнении с тредами/процессами. Я бы почитал за это с удовольствием.

чистий Python-код

Что такое «чистый» Python код? Вот это можно назвать чистым?

gist.github.com/...​49e76cfde4af16180fa6bfba0

Хоча GIL значно спрощує розробку інтерпретатора та гарантує потокобезпечність багатьох базових операцій, він стає серйозним обмеженням для багатоядерних процесорів, оскільки лише один потік може виконувати Python-код у певний момент часу.

Точнее будет сказать не Python-кода, а Python/C API.

Тож потоки — поганий інструмент для паралелізму у випадку CPU-навантажених задач, але рішення є — процеси, про які поговоримо у третій частині статті

см. hashlib, PIL, numpy, там отпускается GIL и прекрасно CPU-bound задача выполняется «параллельно», те же треды покажут себя лучше нежели процессы, но тут нужно профилировать зачастую.