В чем разница между threading и multiprocessing в Python и для каких задач их используют?

В Python threading и multiprocessing — это два подхода к параллелизму, но они отличаются по механизму и применению.

• threading — это многопоточность внутри одного процесса. Потоки разделяют память, что облегчает обмен данными, но из-за GIL (Global Interpreter Lock) в CPython одновременно выполняется только один поток Python-кода. Поэтому threading эффективен для задач, связанных с вводом-выводом (I/O), например, сетевые запросы, чтение файлов.

• multiprocessing создаёт несколько процессов, каждый со своей памятью и интерпретатором Python. Это позволяет обойти GIL и использовать несколько ядер CPU для параллельного выполнения вычислительно тяжёлых задач (CPU-bound), например, численные расчёты, обработка больших данных.

Пример использования multiprocessing для параллельных вычислений:

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]))

Итого:

• Используйте threading для I/O-bound задач.
• Используйте multiprocessing для CPU-bound задач, требующих параллельных вычислений.