В чем связь процессов и потоков в ООП

Процессы и потоки в ООП связаны через концепцию параллелизма и управления ресурсами.

• Процесс — это независимая единица выполнения с собственным адресным пространством.
• Поток (нить) — это легковесный "подпроцесс", использующий память родительского процесса.

В Python для работы с потоками используется модуль threading, а с процессами — multiprocessing.

Пример с потоками:

import threading

def task():
    print("Поток выполнен")

thread = threading.Thread(target=task)
thread.start()
thread.join()

Пример с процессами:

from multiprocessing import Process

def task():
    print("Процесс выполнен")

process = Process(target=task)
process.start()
process.join()

Ключевые различия:

• Потоки делят память, процессы изолированы.
• GIL в Python ограничивает потоки (но не процессы) для CPU-задач.
• Процессы дороже в создании, но лучше для CPU-bound задач.