В чем разница между многопоточностью и многопроцессорностью в Python

Ключевое различие заключается в модели использования памяти и, как следствие, в типах задач, для которых они наиболее эффективны.

Многопоточность (Multithreading)

• Память: Все потоки работают в одном адресном пространстве процесса, разделяя память и данные. Это упрощает обмен данными, но требует механизмов синхронизации (локи) для избежания гонок данных.
• GIL в Python: Из-за Global Interpreter Lock (GIL) в CPython только один поток может исполнять Python-байткод в один момент времени. Это делает многопоточность неэффективной для CPU-bound задач (вычисления), но идеальной для I/O-bound задач (ожидание сети, диска), так как GIL освобождается во время ожидания.
• Ресурсы: Создание потока "легче" и быстрее, чем создание процесса.

Многопроцессорность (Multiprocessing)

• Память: Каждый процесс имеет собственное, изолированное адресное пространство. Обмен данными сложнее и требует специальных механизмов (IPC: Queue, Pipe).
• GIL в Python: Каждый процесс имеет свой собственный интерпретатор Python и свой GIL. Это позволяет обойти ограничение GIL и достичь истинного параллелизма на многоядерных системах. Идеально для CPU-bound задач.
• Ресурсы: Создание процесса более ресурсоемко.

Сводная таблица