Какие знаешь виды параллелизма в Python

В Python есть несколько способов достижения параллелизма:

1. Потоки (threading)
   Подходит для I/O-bound задач (сетевые запросы, чтение файлов).
   python

   Копировать

   import threading
   def task():
       print("Thread running")
   thread = threading.Thread(target=task)
   thread.start()

2. Процессы (multiprocessing)
   Для CPU-bound задач (вычисления). Полная изоляция памяти.

   python

   Копировать

   from multiprocessing import Process
   def task():
       print("Process running")
   p = Process(target=task)
   p.start()

3. Асинхронность (asyncio)
   Однопоточный параллелизм через корутины. Для I/O-bound задач.

   python

   Копировать

   import asyncio
   async def task():
       print("Coroutine running")
   asyncio.run(task())

4. GIL (Global Interpreter Lock)
   Ограничивает выполнение Python-кода одним потоком, но не влияет на процессы.

Выбор зависит от типа задачи:

• CPU-bound → multiprocessing
• I/O-bound → threading или asyncio