Основное отличие модулей multiprocessing и threading для параллельных вычислений в Python заключается в том, как они работают и для каких задач лучше подходят. 12

Multiprocessing позволяет создавать процессы и управлять ими. 2 Каждый процесс выполняется в своём собственном пространстве памяти и имеет свой собственный интерпретатор Python. 2 Это означает, что каждый процесс может выполняться независимо и не зависит от выполнения других процессов. 2 Multiprocessing предпочтительнее при выполнении вычислительно интенсивных задач или обработке больших объёмов данных. 1

Threading позволяет создавать потоки в рамках одного процесса. 2 Потоки разделяют общую память процесса, поэтому создание и коммуникация между потоками происходит быстрее, чем между процессами. 2 Однако в Python есть такая особенность как Global Interpreter Lock (GIL), которая означает, что в любой момент времени только один поток может исполнять байт-код Python. 2 Это делает модуль threading менее эффективным для задач, требующих большого количества вычислений. 2

Таким образом, выбор между multiprocessing и threading зависит от конкретной задачи: 2

• Если задачи требуют большого количества вычислений и могут быть выполнены независимо, то лучше выбрать multiprocessing. 2
• Если задачи в основном связаны с вводом-выводом и требуют общего доступа к ресурсам, то лучше использовать threading. 2