Ответ
Переключение контекста между потоками (threading) происходит значительно быстрее, чем между процессами (multiprocessing). Однако из-за Global Interpreter Lock (GIL) в CPython, выбор между ними зависит от типа задачи, а не только от скорости переключения.
Потоки (Threads)
- Легковесные: Работают в одном адресном пространстве процесса, совместно используют память.
- Быстрое переключение: Операционная система тратит меньше ресурсов на переключение между потоками.
- Ограничение GIL: В CPython только один поток может исполнять Python-байткод в один момент времени. Это делает потоки неэффективными для задач, интенсивно использующих процессор (CPU-bound).
- Идеальны для I/O-bound задач: Отлично подходят для операций, где программа ожидает внешние ресурсы (например, ответ от сети, чтение с диска). Во время ожидания GIL освобождается, позволяя другому потоку выполняться.
Процессы (Processes)
- Тяжеловесные: Каждый процесс имеет собственное адресное пространство и собственный интерпретатор Python (и свой GIL).
- Медленное переключение: Создание и переключение процессов требует значительных накладных расходов.
- Настоящий параллелизм: Поскольку у каждого процесса свой GIL, они могут выполняться параллельно на разных ядрах процессора.
- Идеальны для CPU-bound задач: Эффективны для вычислений, обработки больших данных и других задач, требующих процессорного времени.
Сравнительная таблица
| Критерий | Потоки (Threads) | Процессы (Processes) |
|---|---|---|
| Скорость переключения | Высокая | Низкая |
| Использование памяти | Низкое (общая память) | Высокое (изолированная память) |
| Параллелизм (CPU-bound) | Нет (из-за GIL) | Да (настоящий параллелизм) |
| Эффективность (I/O-bound) | Высокая | Низкая (из-за накладных расходов) |
| Обмен данными | Простой (через общую память) | Сложный (требует IPC: Queue, Pipe) |
Вывод: Потоки переключаются быстрее, но для распараллеливания вычислений на многоядерных системах в Python необходимо использовать процессы.