Многозадачность в Python часто ассоциируется с потоками, но для CPU-задач (тяжелых вычислений) модуль `multiprocessing` становится настоящим спасением. В отличие от потоков, процессы обходят ограничение Global Interpreter Lock (GIL), выполняя код параллельно на разных ядрах процессора. Это делает мультипроцессинг ключевым инструментом для оптимизации производительности. В Python потоки выполняются в рамках одного процесса и делят один GIL, что исключает истинный параллелизм для CPU-операций. Например, при обработке изображений или математических расчетах потоки будут работать последовательно...

Введение В эпоху многопроцессорных систем и параллельных вычислений, умение эффективно использовать возможности параллелизма стало необходимым навыком для программистов. Параллельное программирование позволяет значительно увеличить производительность приложений, делая их более отзывчивыми и быстрыми. В этой статье мы рассмотрим, как можно использовать библиотеки multiprocessing и concurrent.futures в Python для реализации параллельных вычислений. Основы Параллельного Программирования Параллельное программирование — это метод выполнения нескольких операций одновременно...