Как концепции процессов и потоков соотносятся с объектно-ориентированным программированием?

Ответ

Объектно-ориентированное программирование (ООП), процессы и потоки — это ортогональные (независимые) концепции. ООП определяет структуру кода, а процессы и потоки — способ его выполнения.

ООП — это парадигма программирования, основанная на концепции "объектов", которые инкапсулируют данные (поля) и поведение (методы).
Процессы и потоки — это концепции из области операционных систем для организации параллельного и конкурентного выполнения кода.

Связь между ними возникает на практике, когда мы пишем многопоточный или многопроцессный код в ООП-стиле.

Точки соприкосновения

Объекты как разделяемое состояние (Shared State) Когда несколько потоков работают в одном процессе, они имеют доступ к общей памяти и, следовательно, к общим объектам. Если несколько потоков одновременно изменяют состояние одного объекта, это может привести к состоянию гонки (race condition) и повреждению данных.

Решение: Для защиты разделяемых объектов используются примитивы синхронизации (например, Lock, Mutex, Semaphore).
```
import threading

class UnsafeCounter:
    def __init__(self):
        self.count = 0

    def increment(self):
        # Эта операция не атомарна, что создает проблему
        self.count += 1

# В многопоточной среде это приведет к неверному результату.
# Для корректной работы нужен lock:
class SafeCounter:
    def __init__(self):
        self.count = 0
        self._lock = threading.Lock()

    def increment(self):
        with self._lock:
            self.count += 1
```
Объекты как единица работы Логику, которую нужно выполнить в отдельном потоке или процессе, удобно инкапсулировать в объект. Например, в Java для этого используется интерфейс Runnable, а в Python можно передать метод объекта в конструктор Thread.
Передача объектов между процессами Процессы не разделяют память. Чтобы передать объект из одного процесса в другой, его необходимо сериализовать (преобразовать в поток байт) на стороне отправителя и десериализовать на стороне получателя. В Python для этого используется модуль pickle.

Вывод: ООП предоставляет удобные абстракции (объекты) для управления данными и логикой, а механизмы многопоточности и многопроцессорности определяют, как и в каком контексте будет выполняться код, работающий с этими объектами.