Как в Python работает многопоточность и параллельные вычисления?

Многопоточность (multithreading) в Python — это подход к многозадачности, при котором приложение использует несколько потоков для выполнения задач параллельно. kedu.ru Потоки — это легковесные единицы исполнения, которые разделяют память и ресурсы одного процесса. kedu.ru

Некоторые особенности работы многопоточности в Python:

• Разделение задач. kedu.ru Задачи разделяются на несколько потоков, которые выполняются по очереди. kedu.ru
• Общий доступ к памяти. kedu.ru Потоки могут использовать общую память для обмена данными. kedu.ru
• Эффективность в операциях ввода-вывода. kedu.ru Во время таких операций GIL освобождается, позволяя другим потокам работать. kedu.ru
• Легковесность. kedu.ru Создание потока требует меньше ресурсов, чем создание отдельного процесса. kedu.ru
• Кооперативная многозадачность. kedu.ru Python планирует выполнение потоков на основе их состояния и времени выполнения. kedu.ru
• Гибкость управления. kedu.ru Программист может запускать, останавливать и синхронизировать потоки. kedu.ru

Однако в стандартной реализации Python (CPython) есть глобальная блокировка интерпретатора (GIL), которая ограничивает многопоточность. habr.com GIL позволяет только одному потоку выполняться в интерпретаторе в любой момент времени, даже на многоядерных процессорах. habr.com

Параллельные вычисления в Python реализованы с помощью модуля multiprocessing. habr.com Он позволяет запускать несколько процессов одновременно, используя несколько ядер процессора. pythonlib.ru Каждый процесс имеет свою собственную память и независимое выполнение, в отличие от потоков, которые работают в рамках одного процесса. pythonlib.ru

Некоторые особенности работы multiprocessing:

• Независимость. kedu.ru Каждый процесс выполняется в своей среде и не разделяет память. kedu.ru
• Обход GIL. kedu.ru Каждый процесс имеет собственный интерпретатор Python, позволяя использовать несколько ядер CPU. kedu.ru
• Управление. kedu.ru Модуль предоставляет классы и функции для запуска, остановки и управления процессами. kedu.ru
• Обмен данными. kedu.ru Процессы могут обмениваться сведениями через очереди, каналы или общую память. kedu.ru
• Повышение производительности. kedu.ru Вычислительные задачи выполняются быстрее, так как возможна параллельная работа. kedu.ru