Что лучше использовать в Python для выполнения тяжелых вычислений — многопоточность или многопроцессность

В Python для тяжелых вычислений лучше использовать многопроцессность (multiprocessing), а не многопоточность (threading). Причина — GIL (Global Interpreter Lock), который ограничивает выполнение Python-кода одним потоком одновременно, даже на многоядерных процессорах.

Многопроцессность обходит GIL, так как каждый процесс имеет свой интерпретатор и память. Это позволяет эффективно использовать все ядра CPU.

Пример с multiprocessing:

import multiprocessing

def heavy_computation(number):
    return number * number

if __name__ == "__main__":
    numbers = [1, 2, 3, 4]
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        results = pool.map(heavy_computation, numbers)
    print(results)  # [1, 4, 9, 16]

Когда использовать потоки?
Для I/O-bound задач (сетевые запросы, чтение файлов), где потоки не блокируются GIL. Для CPU-bound задач — только процессы.