Это два разных подхода к параллелизму, и выбор зависит от типа задачи. **Многопоточность (Multithreading):** **Что это такое:** несколько потоков выполняются в контексте одного процесса. **Потоки используют одну и ту же память (кучу) и ресурсы процесса.** **В Python:** Реализуется модулем `threading`. Однако из-за **глобальной блокировки интерпретатора (GIL)** в CPython только один поток может выполнять байт-код Python в данный момент времени. **Подходит для:** задач, связанных с вводом-выводом (сетевые запросы, чтение/запись файлов), где потоки могут ожидать ответа, освобождая GIL для других потоков. **Многопроцессность (Multiprocessing):** **Что это такое:** Создание нескольких независимых процессов, каждый из которых имеет собственный интерпретатор Python и память. **В Python:** Реализуется модулем `multiprocessing`. **Подходит для:** задач, требующих высокой производительности процессора (математические вычисления, обработка изображений), где необходимо задействовать несколько ядер процессора. Они обходят ограничение GIL. **Минус:** создание процессов и обмен данными между ними (IPC — межпроцессное взаимодействие) требуют больше ресурсов, чем потоки. **Ключевое отличие:** потоки используют общую память (плюс для обмена данными, минус для безопасности), процессы изолированы (плюс для безопасности и стабильности, минус для сложности обмена данными).