В каких случаях имеет смысл использовать multiprocessing вместо threading?

При выборе между потоками и процессами важно понимать, какая нагрузка у задачи.

Почему threading не подходит для CPU-bound

В CPython:

• GIL не позволяет выполнять Python-код параллельно

• Потоки по очереди получают доступ к интерпретатору

• Вычисления не ускоряются

Что даёт multiprocessing

Определение:
multiprocessing — это модуль, который запускает несколько процессов, каждый со своим интерпретатором Python.

Преимущества:

• Нет GIL между процессами

• Используются несколько ядер CPU

• Реальное ускорение вычислений

Пример:

from multiprocessing import Process

def calc():
    total = 0
    for i in range(10_000_000):
        total += i

p = Process(target=calc)
p.start()
p.join()

Когда использовать multiprocessing

1. Тяжёлые математические вычисления

2. Обработка больших массивов данных

3. Анализ изображений или видео

4. Машинное обучение без внешних библиотек

Ограничения

• Данные нужно сериализовать

• Обмен данными медленный

• Больше потребление памяти

Вывод:
Используй multiprocessing для CPU-bound задач, где важна скорость вычислений и доступ к нескольким ядрам.