Какие подходы используются в Python для реализации параллельной обработки запросов

В Python для параллельной обработки запросов используют несколько подходов:

1. Многопоточность (threading)
   Подходит для I/O-bound задач (сетевые запросы, чтение файлов).
   Из-за GIL (Global Interpreter Lock) потоки выполняются не совсем параллельно.

   python

   Копировать

   import threading
   
   def task():
       print("Processing request")
   
   threads = [threading.Thread(target=task) for _ in range(5)]
   for t in threads:
       t.start()
   for t in threads:
       t.join()

2. Мультипроцессинг (multiprocessing)
   Для CPU-bound задач (вычисления). Каждый процесс имеет свой GIL.

   python

   Копировать

   from multiprocessing import Process
   
   def task():
       print("Processing request")
   
   processes = [Process(target=task) for _ in range(5)]
   for p in processes:
       p.start()
   for p in processes:
       p.join()

3. Асинхронность (asyncio)
   Подходит для I/O-bound задач с однопоточным выполнением.

   python

   Копировать

   import asyncio
   
   async def task():
       print("Processing request")
   
   async def main():
       await asyncio.gather(*[task() for _ in range(5)])
   
   asyncio.run(main())

4. Использование пулов (ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor)
   Упрощает управление потоками/процессами.

   python

   Копировать

   from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
   
   with ThreadPoolExecutor() as executor:
       executor.map(lambda x: print("Processing request"), range(5))