Threading vs. Multiprocessamento: diferenças e casos de uso

Multithreading e multiprocessamento são duas técnicas para executar partes de código simultaneamente em Python. Embora ambos compartilhem o objetivo de melhorar o desempenho, existem diferenças distintas em sua implementação e adequação para diversas tarefas.

Conceitos principais

• Tópicos: Criados em um único processo e compartilham o mesmo espaço de memória.
• Processos: Entidades isoladas que possuem seu próprio espaço de memória e interagem por meio de comunicação entre processos (IPC).

Compartilhamento de dados

• Threads podem acessar e modificar dados compartilhados, enquanto os processos exigem mecanismos explícitos para troca de dados.

GIL (Global Interpreter Lock)

• O interpretador CPython do Python possui um GIL que impede que vários threads executem código Python simultaneamente.
• Essa limitação pode dificultar a execução paralela, especialmente em Tarefas vinculadas à CPU.
• Os processos não estão sujeitos ao GIL.

Gerenciamento de recursos

• Criar e destruir threads é mais barato e mais rápido que os processos.
• Os processos podem consumir recursos significativos quando usados ​​em grande número ou quando se comunicam com frequência.

Quando usar threads e processos

• Tópicos: Adequado para tarefas que:

  • Exigem capacidade de resposta em tempo real (por exemplo, manipulação de eventos GUI)
  • Não envolve computação pesada
  • Pode compartilhar dados facilmente

• Processos: Preferível para tarefas que:

  • Fazem uso intensivo da CPU
  • Têm grandes requisitos de memória
  • Envolvem dados confidenciais ou isolados
  • Não são críticos em termos de tempo

Filas para execução paralela

Você pode usar filas (por exemplo, threading.Queue ou multiprocessing.Queue) para gerenciar um conjunto de trabalhos e limitar o número de tarefas executadas simultaneamente:

# Create a queue
queue = multiprocessing.Queue()

# Initialize a process pool
pool = multiprocessing.Pool(4)

# Submit jobs to the pool
for job_argument in job_list:
    pool.apply_async(job, (job_argument,), callback=queue.put)

# Retrieve results from the queue
while not queue.empty():
    result = queue.get()
    # Process result...

Recursos Adicionais

• [Multithreading vs. Multiprocessamento em Python](https://realpython.com/python-multithreading/ )
• [Usando o módulo Concurrent.futures em Python](https://realpython.com/concurrent-futures-in-python/)
• [Simultaneidade e paralelismo em Python](https: //www.coursera.org/specializations/python-concurrency-parallelism)