В чем разница между мультитредингом и мультипроцессингом в Python?

В Python основное различие между мультитредингом (многопоточностью) и мультипроцессингом связано с ограничением GIL (Global Interpreter Lock). GIL позволяет одновременно исполняться только одному потоку Python-кода, что ограничивает параллелизм в многопоточности.

• Мультитрединг использует несколько потоков внутри одного процесса. Это эффективно для задач, связанных с вводом-выводом (I/O), например, сетевые запросы, чтение файлов, где потоки могут ожидать завершения операций и переключаться. Однако для CPU-интенсивных задач из-за GIL потоки не выполняются параллельно, а лишь поочередно.

• Мультипроцессинг создаёт несколько независимых процессов, каждый со своей памятью и интерпретатором Python. Это позволяет обойти ограничение GIL и выполнять CPU-интенсивные задачи параллельно на нескольких ядрах процессора. Однако межпроцессное взаимодействие сложнее и дороже по ресурсам.

Пример использования multiprocessing для параллельного вычисления:

from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:
        print(p.map(f, [1, 2, 3, 4]))

Таким образом, выбор между мультитредингом и мультипроцессингом зависит от характера задачи: I/O-bound — лучше потоки, CPU-bound — процессы.