Чем отличаются процессы и потоки исполнения в Python и какие особенности их использования?

В Python процессы и потоки исполнения отличаются уровнем изоляции и способами управления параллелизмом:

• Процессы — это отдельные экземпляры интерпретатора Python с собственной памятью. Они полностью изолированы друг от друга, что позволяет использовать несколько ядер CPU для выполнения кода параллельно. Для работы с процессами в Python есть модуль multiprocessing.

• Потоки (threads) — это легковесные единицы исполнения внутри одного процесса, которые разделяют общую память. В Python из-за GIL (Global Interpreter Lock) одновременно выполняется только один поток Python-кода, что ограничивает параллелизм в CPU-интенсивных задачах. Потоки полезны для задач с ожиданием ввода-вывода.

Особенности использования:

• Для CPU-интенсивных задач лучше использовать процессы, чтобы обойти ограничение GIL.
• Для I/O-интенсивных задач (например, сетевые запросы, работа с файлами) потоки могут повысить производительность.
• Межпроцессное взаимодействие сложнее, чем межпоточное, так как процессы не разделяют память.

Пример создания процесса и потока:

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import time

def worker():
    print("Работаю")
    time.sleep(1)

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

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