Когда следует использовать многопроцессность, а когда многопоточность?

Выбор между многопроцессностью и многопоточностью в Python зависит от характера задачи и ограничений GIL (Global Interpreter Lock).

Многопроцессность (multiprocessing) следует использовать, когда:

• Задача интенсивно использует процессор (CPU-bound): GIL в Python ограничивает выполнение нескольких потоков в одном процессе, по сути, выполняя только один поток Python кода одновременно. Если задача требует большого количества вычислений и использует все ядра процессора, то многопроцессность позволит обойти это ограничение, запуская несколько независимых процессов, каждый со своим интерпретатором Python и своим экземпляром GIL. Это позволяет использовать все доступные ядра процессора для параллельной обработки данных. Примеры таких задач: обработка больших объемов данных, научные вычисления, машинное обучение (обучение моделей).
• Необходима изоляция: Процессы работают в отдельных адресных пространствах, поэтому сбой в одном процессе не повлияет на другие. Это повышает надежность системы.
• Необходима возможность распределения нагрузки по нескольким машинам: Модуль multiprocessing можно комбинировать с другими библиотеками (например, `dask` или `mpi4py`) для распределения вычислений на кластеры.

Многопоточность (threading) лучше подходит, когда:

• Задача интенсивно использует ввод-вывод (I/O-bound): В то время как один поток ожидает завершения операции ввода-вывода (например, чтение данных из файла, ожидание ответа от сети), другие потоки могут продолжать выполняться. GIL не блокирует операции ввода-вывода, поэтому потоки могут работать параллельно, пока один поток ожидает. Примеры: скачивание файлов, выполнение сетевых запросов, работа с базами данных.
• Необходимо разделение ресурсов между потоками: Потоки работают в одном адресном пространстве, что упрощает обмен данными между ними.
• Требуется меньшее потребление памяти: Создание потоков обычно требует меньше памяти, чем создание процессов.

Важно помнить, что использование многопоточности для CPU-bound задач в Python может привести к замедлению работы программы из-за GIL. В этом случае, многопроцессность является более подходящим решением. Также, при работе с многопоточностью необходимо внимательно следить за синхронизацией доступа к общим ресурсам, чтобы избежать race conditions и других проблем.