Resurs tələbatlı tapşırıqları yerinə yetirərkən, hansı yanaşma daha üstündür: paylaşılmış iş parçaları və ya ayrı proseslər istifadə etmək?

Для ресурсоёмких задач в Python предпочтительнее использовать отдельные процессы, а не разделяемые потоки. Это связано с особенностями интерпретатора CPython и его глобальной блокировки интерпретатора (GIL), которая не позволяет одновременно выполнять байт-код Python в нескольких потоках.

Использование потоков (threading) подходит для задач, связанных с вводом-выводом, но для вычислительно интенсивных задач они не дадут прироста производительности из-за GIL.

Вместо этого рекомендуется использовать модуль multiprocessing, который создаёт отдельные процессы с собственным интерпретатором Python и памятью, позволяя эффективно распараллеливать вычисления:

from multiprocessing import Pool

def heavy_task(x):
    # ресурсоёмкая операция
    return x * x

with Pool(processes=4) as pool:
    results = pool.map(heavy_task, range(10))

Таким образом, для CPU-bound задач лучше использовать процессы, а для I/O-bound — потоки.