Какой опыт с многопоточностью

В Python есть модуль threading для работы с потоками. Однако из-за GIL (Global Interpreter Lock) потоки выполняются не совсем параллельно — GIL переключается между ними. Это полезно для I/O-bound задач (сетевые запросы, чтение файлов), но не для CPU-bound задач (тяжелые вычисления).

Для CPU-bound задач лучше использовать multiprocessing, так как он создает отдельные процессы с собственным GIL.

Пример с потоками:

import threading

def worker(num):
    print(f"Поток {num} начал работу")
    # Имитация I/O операции
    time.sleep(1)
    print(f"Поток {num} завершил работу")

threads = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

Ключевые моменты:

• Thread создает поток
• start() запускает поток
• join() ожидает завершения
• Общие данные требуют синхронизации (Lock, RLock)
• Для асинхронных задач можно использовать asyncio

Важно помнить про race conditions и deadlocks при работе с разделяемыми ресурсами.