Как отличить работу с несколькими процессами в модуле multiprocessing от управления потоками с помощью threading в Python?

В Python модуль multiprocessing создаёт отдельные процессы, каждый из которых имеет свою собственную память и интерпретатор Python. Это позволяет обойти ограничение GIL (Global Interpreter Lock) и эффективно использовать несколько ядер CPU для параллельной обработки.

В отличие от этого, модуль threading создаёт потоки внутри одного процесса, которые разделяют память и ресурсы. Однако из-за GIL потоки не выполняются одновременно на нескольких ядрах, а переключаются между собой, что подходит для задач с ожиданием ввода-вывода, но не для CPU-интенсивных.

Пример:

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import os

def worker():
    print(f'Process/Thread ID: {os.getpid()}')

# multiprocessing
p = Process(target=worker)
p.start()
p.join()

# threading
t = Thread(target=worker)
t.start()
t.join()

Основные отличия:

• multiprocessing создаёт новые процессы с отдельной памятью.
• threading создаёт потоки внутри одного процесса с общей памятью.
• multiprocessing подходит для CPU-интенсивных задач, threading — для I/O.
• Межпроцессное взаимодействие сложнее, чем межпоточное.