В чем разница между multiprocessing и threading для параллельных вычислений?

Разница между multiprocessing и threading для параллельных вычислений в Python заключается в следующем:

1. Multiprocessing позволяет использовать несколько процессов для параллельного выполнения кода. 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 Однако такая изоляция процессов идёт в ущерб скорости их создания и коммуникации между ними. sky.pro
2. 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 из-за Global Interpreter Lock (GIL) в CPython потоки не могут выполняться параллельно на нескольких ядрах процессора. 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