Многопоточность в Python - это способ достижения параллелизма путем выполнения нескольких потоков в рамках одного процесса. Каждый поток имеет собственную линию выполнения, но все потоки разделяют одно и то же адресное пространство процесса. Это означает, что они могут совместно использовать данные и ресурсы, что может упростить обмен информацией между ними.
Однако, важно понимать, что Python имеет Global Interpreter Lock (GIL). GIL - это механизм, который позволяет только одному потоку выполнять байт-код Python в один момент времени. Это означает, что даже на многоядерных процессорах, Python не может по-настоящему параллельно выполнять несколько потоков, выполняющих байт-код Python. Многопоточность в Python больше подходит для задач, связанных с блокировками ввода/вывода (I/O-bound tasks), таких как сетевые запросы или работа с файлами. В этих случаях, пока один поток ожидает завершения операции ввода/вывода, GIL может освободиться, и другой поток может начать выполнение.
Для задач, требующих интенсивных вычислений (CPU-bound tasks), многопоточность в Python может не принести значительного улучшения производительности, а иногда даже может привести к ухудшению из-за накладных расходов на переключение потоков и конкуренцию за GIL. В таких случаях лучше использовать многопроцессорность (multiprocessing), где каждый процесс имеет свой собственный интерпретатор Python и не ограничен GIL.
Ключевые моменты: