Чем отличается модуль multiprocessing от threading для параллельных вычислений?

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

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

Threading позволяет создавать потоки в рамках одного процесса. sky.pro Потоки разделяют общую память процесса, поэтому создание и коммуникация между потоками происходит быстрее, чем между процессами. sky.pro 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. sky.pro Это делает модуль threading менее эффективным для задач, требующих большого количества вычислений. sky.pro

Таким образом, выбор между multiprocessing и threading зависит от конкретной задачи: sky.pro

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