Curso 1: Concurrencia y Paralelismo | Módulo 2 de 12

Multiprocessing y Pool

Threading vs Multiprocessing: CPU-bound vs I/O-bound

Pool.map Shared Memory Queue IPC

Piensa en una oficina: Threading es como tener 5 empleados en una sola oficina compartiendo una computadora (GIL). Multiprocessing es darle a cada empleado su propia computadora en su propia oficina. Para tareas CPU-intensivas (como renderizar video), cada quien necesita su máquina. Para I/O (como descargar archivos), compartir la computadora funciona bien.

🎯 ¿Qué aprenderás?

Comprender el concepto fundamental explicado en este módulo
Aplicar la técnica con ejemplos prácticos de código Python
Evitar errores comunes y seguir las mejores prácticas
Construir intuición para saber cuándo aplicar cada técnica

Comparador Threading vs Multiprocessing

Selecciona el tipo de tarea y ejecuta para ver la diferencia de tiempo.

Threading

Memoria compartida, GIL limita CPU

Multiprocessing

Memoria separada, paralelismo real

Ejecuta ambas pruebas para entender cuándo usar cada enfoque.

📌 Resumen del módulo

Concepto clave: domina la idea central presentada en este módulo
Aplicación: los ejemplos te preparan para proyectos reales
Errores comunes: identifica y evita las trampas típicas
Próximos pasos: este conocimiento es base para el siguiente nivel

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