Каковы преимущества и недостатки использования процессов в Python?

Использование процессов в Python, как правило, через модуль multiprocessing, позволяет достичь истинного параллелизма, но сопряжено с определенными компромиссами.

Преимущества:

• Обход GIL (Global Interpreter Lock): Каждый процесс имеет свой собственный интерпретатор Python и, соответственно, свой GIL. Это позволяет полноценно использовать все ядра CPU для выполнения CPU-bound задач, достигая истинного параллелизма.
• Изоляция памяти: Процессы работают в отдельных адресных пространствах, что предотвращает случайное изменение данных и упрощает управление состоянием, снижая риск race conditions и повышая стабильность.
• Устойчивость: Отказ одного процесса (например, из-за необработанного исключения) обычно не приводит к краху всей программы, так как процессы изолированы друг от друга.
• Подходит для CPU-bound задач: Идеально для задач, интенсивно использующих процессор (математические вычисления, обработка изображений, криптография), где GIL является ограничением для потоков.

Недостатки:

• Высокие накладные расходы: Создание нового процесса требует значительных ресурсов операционной системы (копирование адресного пространства, инициализация интерпретатора), что медленнее, чем создание потоков.
• Сложность обмена данными: Обмен данными между процессами не происходит автоматически через общую память. Требуются специальные механизмы, такие как очереди (Queue), каналы (Pipe), общая память (Value, Array) или менеджеры (Manager), что усложняет код и требует явной синхронизации.
• Большее потребление памяти: Каждый процесс запускает свою копию интерпретатора Python и загружает необходимые модули, что приводит к значительно большему потреблению оперативной памяти по сравнению с потоками.
• Сложность синхронизации: Хотя изоляция памяти снижает риск race conditions, для координации работы процессов и обмена результатами все равно требуются примитивы синхронизации (блокировки, семафоры).

Пример использования multiprocessing:

from multiprocessing import Process, Queue
import os
import time

def worker(name, q):
    """Функция, выполняемая в отдельном процессе."""
    pid = os.getpid()
    print(f'Процесс {name} (PID: {pid}) запущен.')
    time.sleep(1) # Имитация работы
    result = f'Результат от {name} (PID: {pid})'
    q.put(result)
    print(f'Процесс {name} (PID: {pid}) завершен.')

if __name__ == '__main__':
    print('Основной процесс запущен.')
    results_queue = Queue() # Очередь для обмена данными между процессами
    processes = []

    # Создание и запуск нескольких процессов
    for i in range(3):
        p = Process(target=worker, args=(f'Worker-{i}', results_queue))
        processes.append(p)
        p.start()

    # Ожидание завершения всех процессов
    for p in processes:
        p.join()

    print('Все процессы завершены. Сбор результатов:')
    # Сбор результатов из очереди
    while not results_queue.empty():
        print(results_queue.get())

    print('Основной процесс завершен.')

В этом примере каждый worker запускается как отдельный процесс, что позволяет им работать параллельно на разных ядрах CPU, а Queue используется для безопасного обмена результатами.