Каким образом управление памятью различается между потоками и процессами в Python?

В Python потоки (threads) внутри одного процесса разделяют общую память, то есть все потоки имеют доступ к одним и тем же объектам в памяти. Это облегчает обмен данными между потоками, но требует синхронизации для предотвращения гонок данных.

Процессы (processes), напротив, имеют отдельное адресное пространство — каждый процесс работает со своей копией памяти. Для обмена данными между процессами нужно использовать межпроцессное взаимодействие (IPC), например, очереди, каналы или общую память.

Таким образом, управление памятью:

• В потоках: общая память, синхронизация нужна для безопасности.
• В процессах: изолированная память, обмен данными через специальные механизмы.

Пример с использованием модуля multiprocessing для обмена данными между процессами:

from multiprocessing import Process, Queue

def worker(q):
    q.put('данные из процесса')

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p = Process(target=worker, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())  # Получаем данные из процесса
    p.join()