Какие знаешь механизмы параллельности в Python

В Python есть несколько механизмов для работы с параллельностью:

1. Потоки (threading) – легковесные потоки, выполняются в одном процессе. Из-за GIL (Global Interpreter Lock) не подходят для CPU-задач, но хороши для I/O-bound задач.
   python

   Копировать

   import threading
   def worker():
       print("Thread working")
   thread = threading.Thread(target=worker)
   thread.start()

2. Процессы (multiprocessing) – обходят GIL, так как каждый процесс имеет свой интерпретатор. Подходят для CPU-bound задач.

   python

   Копировать

   from multiprocessing import Process
   def worker():
       print("Process working")
   process = Process(target=worker)
   process.start()

3. Асинхронность (asyncio) – однопоточный подход для I/O-bound задач с использованием корутин и event loop.

   python

   Копировать

   import asyncio
   async def worker():
       print("Async working")
   asyncio.run(worker())

4. concurrent.futures – высокоуровневый API для пулов потоков/процессов.

   python

   Копировать

   from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
   with ThreadPoolExecutor() as executor:
       executor.submit(lambda: print("Future working"))

Выбор зависит от задачи: I/O-bound – threading/asyncio, CPU-bound – multiprocessing.