Yüksek performans gereksinimleri olan görevleri çözmek için çok işlemli veya çok iş parçacıklı işlem kullanmak mı daha iyidir?

Для задач с высокими требованиями к производительности в Python часто предпочтительнее использовать многопроцессную обработку. Это связано с тем, что глобальная блокировка интерпретатора (GIL) ограничивает одновременное выполнение потоков в одном процессе, особенно для CPU-интенсивных задач.

Многопроцессная обработка позволяет запускать несколько процессов, каждый со своим интерпретатором Python, что эффективно использует несколько ядер CPU.

Если задача связана с вводом-выводом (I/O), то многопоточность может быть эффективнее, но для вычислительно тяжёлых операций — лучше многопроцессы.

Пример использования модуля multiprocessing:

from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x * x

with Pool(4) as p:
    print(p.map(f, [1, 2, 3, 4]))