Πότε επιλέγετε threading, multiprocessing ή asyncio;

Question

Accepted Answer

Η Python προσφέρει τρία μοντέλα ταυτοχρονισμού, και η σωστή επιλογή εξαρτάται κυρίως από το αν το έργο σας είναι **δεσμευμένο με I/O** ή **δεσμευμένο με CPU** — μια απόφαση που σχηματίζεται σε μεγάλο βαθμό από το GIL (το οποίο αποτρέπει τα threads να εκτελούν κώδικα Python παράλληλα).

## Τα τρία μοντέλα

```text
threading        → multiple threads, ONE process. GIL-limited for CPU.
multiprocessing  → multiple PROCESSES, each its own interpreter/GIL → true parallelism.
asyncio          → single thread, cooperative coroutines yielding at await points.
```

## threading — για ταυτοχρονισμό δεσμευμένο με I/O

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# ✅ good for I/O — the GIL is RELEASED during I/O waits, so waits overlap
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as ex:
    results = list(ex.map(download_url, urls))   # many downloads concurrently
```

Τα threads λειτουργούν καλά για εργασίες δεσμευμένες με I/O (δίκτυο, αρχεία, DB) επειδή το GIL απελευθερώνεται κατά τη διάρκεια αναμονής — πολλαπλές αναμονές προχωρούν ταυτόχρονα. **Δεν επιταχύνουν** εργασίες δεσμευμένες με CPU.

## multiprocessing — για παραλληλισμό δεσμευμένο με CPU

```python
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

# ✅ good for CPU — separate processes each have their own GIL → use all cores
with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as ex:
    results = list(ex.map(heavy_computation, data))   # genuine parallelism
```

Για CPU-ισχυρές εργασίες (επεξεργασία εικόνας, μαθηματικά, επεξεργασία δεδομένων), ξεχωριστές διεργασίες παρακάμπτουν το μονό GIL και εκτελούνται πραγματικά παράλληλα σε πολλαπλούς πυρήνες. Το κόστος: υψηλότερη επιβάρυνση (εκκίνηση διεργασίας) και τα δεδομένα πρέπει να **σειριακοποιηθούν** μεταξύ διεργασιών (καμία κοινή μνήμη από προεπιλογή).

## asyncio — για I/O υψηλής ταυτοχρονίας

```python
import asyncio
# ✅ best for MANY concurrent I/O operations (thousands) — lightest weight
await asyncio.gather(*(fetch(url) for url in urls))
```

Το asyncio χειρίζεται τεράστιο αριθμό ταυτόχρονων λειτουργιών I/O σε ένα thread, πιο αποτελεσματικά από τα threads (χωρίς επιβάρυνση ανά thread) — ιδανικό για διακομιστές και κώδικα δικτύου υψηλής ταυτοχρονίας.

## Οδηγός απόφασης

```text
CPU-bound (computation)              → multiprocessing
I/O-bound, moderate concurrency      → threading (simple, works with sync libraries)
I/O-bound, HIGH concurrency          → asyncio (thousands of connections, but needs
                                       async-compatible libraries)
Mixed CPU + I/O                       → combine (e.g. asyncio + a process pool for CPU)
```

## Γιατί έχει σημασία

Η επιλογή του σωστού μοντέλου ταυτοχρονισμού είναι μία από τις πιο σημαντικές αποφάσεις απόδοσης Python, και η λάθος επιλογή του (το κλασικό λάθος: threads για δουλειά δεσμευμένη με CPU, το οποίο το GIL κάνει άχρηστο) οδηγεί σε κώδικα που δεν κλιμακώνεται.

Η καθοδηγητική λογική ρέει από το GIL: **threads/asyncio για I/O-bound** (το GIL απελευθερώνεται κατά τις αναμονές — ο ταυτοχρονισμός λειτουργεί) και **multiprocessing για CPU-bound** (χωριστά GILs για πραγματικό παραλληλισμό), με asyncio προτιμώμενο όταν η ταυτοχρονία είναι πολύ υψηλή.

Η κατανόηση των δυνατοτήτων κάθε μοντέλου, των κοστών (επιβάρυνση διεργασίας/σειριακοποίηση, απαιτήσεις βιβλιοθήκης asyncio) και της απόφασης I/O-έναντι-CPU είναι απαραίτητη για τη σύνταξη ταυτόχρονου κώδικα Python που πραγματικά παρέχει απόδοση.