Lors de la réalisation de calculs intensifs en ressources en Python, quelle est la meilleure approche : utiliser la multithreading ou les approches multiprocessus ?

В Python для ресурсоемких вычислений предпочтительнее использовать многопроцессорные подходы, а не многопоточность. Это связано с тем, что в стандартной реализации Python (CPython) существует GIL (Global Interpreter Lock), который не позволяет нескольким потокам одновременно выполнять байт-код Python, ограничивая параллелизм в потоках.

Многопроцессорный подход (например, через модуль multiprocessing) создает отдельные процессы с собственным интерпретатором и памятью, что позволяет эффективно использовать несколько ядер CPU для параллельных вычислений.

Пример использования multiprocessing:

from multiprocessing import Pool

def heavy_computation(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:
        results = p.map(heavy_computation, range(10))
    print(results)

Таким образом, для CPU-bound задач лучше использовать многопроцессность, а для I/O-bound — многопоточность.