Поток и процесс в Python

Многопоточное приложение в Python использует несколько потоков внутри одного процесса для выполнения задач, в то время как многопроцессное приложение использует несколько процессов для той же цели.

В многопоточном приложении в Python задачи могут выполняться конкурентно (не путать с параллельно) в нескольких потоках, но все эти потоки совместно используют ресурсы одного процесса. Потоки в многопоточном приложении имеют общее пространство памяти, что делает передачу данных между ними относительно простой. Однако в Python существует GIL (Global Interpreter Lock), который ограничивает выполнение только одного потока Python-кода в каждый момент времени, что может приводить к проблемам с производительностью при использовании многопоточности для CPU-интенсивных задач.

С другой стороны, в многопроцессном приложении каждая задача выполняется в собственном процессе, что обеспечивает полную изоляцию между процессами и позволяет использовать несколько ядер процессора для параллельной обработки данных. Поскольку каждый процесс имеет свое собственное пространство памяти, передача данных между процессами обычно осуществляется с использованием механизмов межпроцессного взаимодействия, таких как очереди или сокеты.

Например, рассмотрим следующий код, который демонстрирует многопроцессное выполнение с использованием модуля multiprocessing:

Этот код создает пять процессов, каждый из которых вызывает функцию worker. Каждый процесс выполняется независимо друг от друга, что позволяет использовать все доступные ядра процессора для выполнения задач параллельно.