В Python процессы и потоки имеют ключевые различия из-за GIL (Global Interpreter Lock): **Потоки:** - Используют общую память (легко обмениваются данными) - GIL ограничивает выполнение только одного потока за раз (CPU-bound задачи не ускоряются) - Подходят для I/O-bound задач (ожидание сети/диска) - Меньшие накладные расходы на создание ``` import threading def worker(): print("Thread working") t = threading.Thread(target=worker) t.start() ``` **Процессы:** - Полностью изолированы (требуют спец. механизмов для обмена данными) - Не ограничены GIL (параллельное выполнение CPU-bound задач) - Большие накладные расходы на создание - Требуют больше памяти ``` from multiprocessing import Process def worker(): print("Process working") p = Process(target=worker) p.start() ``` Для CPU-bound задач лучше multiprocessing, для I/O-bound - threading. Для современных задач часто используют concurrent.futures или asyncio.