Что такое параллелизм в программировании?

Параллелизм в программировании — это выполнение нескольких задач одновременно или кажущееся одновременным, что позволяет повысить производительность и отзывчивость приложений.

Различают несколько видов параллелизма:

• Многопроцессность (Multiprocessing): Использует несколько независимых процессов, каждый со своим адресным пространством. Это обходит ограничение GIL (Global Interpreter Lock) в CPython и подходит для задач, интенсивно использующих CPU.

  import multiprocessing
  import time
  
  def worker(num):
      """Некая работа"""
      time.sleep(1)
      print(f'Worker {num} finished')
  
  if __name__ == '__main__':
      processes = []
      for i in range(5):
          p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
          processes.append(p)
          p.start()
  
      for p in processes:
          p.join()
      print("All workers finished")
  

• Многопоточность (Multithreading): Использует несколько потоков в рамках одного процесса, разделяющих общее адресное пространство. Из-за GIL в CPython, потоки не выполняются параллельно на разных ядрах для CPU-bound задач, но эффективны для I/O-bound задач.

  import threading
  import time
  
  def worker(num):
      """Некая работа"""
      time.sleep(1) # Имитация I/O операции
      print(f'Thread {num} finished')
  
  threads = []
  for i in range(5):
      t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
      threads.append(t)
      t.start()
  
  for t in threads:
      t.join()
  print("All threads finished")
  

• Асинхронное программирование (Asyncio): Использует один поток и цикл событий (event loop) для управления выполнением задач. Подходит для высоконагруженных I/O-bound приложений и веб-серверов. Не блокирует выполнение при ожидании I/O.

  import asyncio
  import time
  
  async def worker(num):
      """Некая асинхронная работа"""
      await asyncio.sleep(1) # Асинхронное ожидание I/O
      print(f'Async worker {num} finished')
  
  async def main():
      tasks = []
      for i in range(5):
          task = asyncio.create_task(worker(i))
          tasks.append(task)
      await asyncio.gather(*tasks)
      print("All async workers finished")
  
  if __name__ == '__main__':
      asyncio.run(main())
  

Выбор подхода зависит от характера задачи:

Параллелизм требует осторожного управления синхронизацией и ресурсами, чтобы избежать состояний гонки (race conditions) и взаимоблокировок (deadlocks).