Разница между многопоточностью и многопроцессностью в Python, когда что использовать?

Многопоточность в Python реализуется через потоки (threads), которые разделяют память процесса, но из-за GIL (Global Interpreter Lock) только один поток выполняется в любой момент времени в стандартном CPython. Это ограничивает эффективность многопоточности для CPU-bound задач, но хорошо подходит для I/O-bound операций (например, сетевые запросы, чтение файлов).

Многопроцессность создаёт несколько независимых процессов с отдельной памятью, что позволяет обойти GIL и эффективно использовать несколько ядер CPU. Это предпочтительно для CPU-bound задач, требующих параллельных вычислений.

Когда использовать:

• Для задач, связанных с вводом-выводом (например, загрузка данных, запросы к базе) — лучше многопоточность.
• Для тяжёлых вычислений (например, обучение модели, обработка больших массивов данных) — многопроцессность.

Пример с использованием multiprocessing:

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 зависит от характера задачи и ограничений Python-интерпретатора.