Логотип YeaHub

База вопросов

Собеседования

Тренажёр

База ресурсов

Обучение

Навыки

Задачи

Войти

Выбери, каким будет IT завтра — вместе c нами!

YeaHub — это полностью открытый проект, призванный объединить и улучшить IT-сферу. Наш исходный код доступен для просмотра на GitHub. Дизайн проекта также открыт для ознакомления в Figma.

© 2026 YeaHub

AI info

Карта сайта

Документы

Медиа

Назад
Вопрос про Python: parallelism, concurrency, multiprocessing, multithreading

Что такое параллелизм?

Этот вопрос проверяет понимание параллелизма как концепции в программировании и его различия с многозадачностью (concurrency).

Короткий ответ

Параллелизм — это выполнение нескольких операций одновременно. В многозадачности задачи могут переключаться между собой, но в параллелизме задачи реально выполняются одновременно, используя несколько процессоров или ядер.

Длинный ответ

Параллелизм — это техника выполнения нескольких операций одновременно с использованием нескольких процессоров или ядер. В отличие от многозадачности (конкурентности), где задачи могут выполняться поочередно (или переключаться между собой), параллелизм позволяет использовать физическую многозадачность и обеспечивает настоящую одновременную работу нескольких процессов.

В Python параллелизм часто достигается с помощью мультипроцессинга (использование нескольких процессов, каждый с собственным интерпретатором) или многозадачности (использование нескольких потоков в рамках одного процесса). Однако из-за GIL (Global Interpreter Lock), в стандартной реализации Python параллельное выполнение ограничено для многозадачности.

Пример с multiprocessing:

from multiprocessing import Process

def task(name):
    	print(f"Задача {name} выполняется")

if __name__ == "__main__":
    	process1 = Process(target=task, args=("1",))
    	process2 = Process(target=task, args=("2",))
    	process1.start()
   	process2.start()
    	process1.join()
    	process2.join()

В данном примере два процесса выполняются параллельно, каждый выполняет функцию task.

Когда использовать:

  • Для задач, требующих большого объема вычислений, например, обработки больших данных.

  • Когда необходимо использовать многозадачность для выполнения нескольких задач одновременно на разных ядрах.

  • Аватар

    Python Guru

    Sergey Filichkin

    Guru – это эксперты YeaHub, которые помогают развивать комьюнити.

Уровень

  • Рейтинг:

    3

  • Сложность:

    8

Навыки

  • Python

    Python

Ключевые слова

#parallelism

#concurrency

#multiprocessing

#multithreading

Подпишись на Python Developer в телеграм

  • Аватар

    Python Guru

    Sergey Filichkin

    Guru – это эксперты YeaHub, которые помогают развивать комьюнити.