Multiverwerking:

* Mechanisme: Creëert meerdere onafhankelijke Python-processen, elk met zijn eigen tolk en geheugenruimte. Dit is geweldig voor het omzeilen van de Global Interpreter Lock (GIL) in CPython, waardoor echte parallelliteit voor CPU-gebonden taken mogelijk wordt.

* Schaalbaarheid: Schaalt goed voor CPU-gebonden taken die gemakkelijk in onafhankelijke delen kunnen worden verdeeld. Het heeft echter te kampen met aanzienlijke overhead als gevolg van:

* Procescreatie: Het opzetten en beheren van processen is kostbaar. Hoe meer processen, hoe hoger de overhead.

* Communicatie tussen processen (IPC): Het delen van gegevens tussen processen omvat serialisatie/deserialisatie, wat de latentie toevoegt. 'multiprocessing' maakt gebruik van methoden zoals wachtrijen of pijpen, die relatief langzaam zijn vergeleken met delen in het geheugen.

* Geheugenbeheer: Elk proces heeft zijn eigen geheugenruimte, wat leidt tot een hoger geheugengebruik in vergelijking met threads.

* Beste voor: Relatief onafhankelijke taken waarbij de overhead van procescreatie en communicatie beheersbaar is. Taken zoals beeldverwerking, numerieke simulaties met onafhankelijke onderdelen, of het toepassen van dezelfde functie op veel onafhankelijke invoer.

Dask:

* Mechanisme: Bouwt een taakgrafiek op die de afhankelijkheden tussen berekeningen weergeeft. Deze grafiek wordt vervolgens uitgevoerd met behulp van multiprocessing (of threading, of zelfs gedistribueerde computerclusters). Het is een abstractie op een hoger niveau dan 'multiprocessing'.

* Schaalbaarheid: Schaalt veel beter dan 'multiprocessing' voor grotere datasets en complexere berekeningen. Het beheert de complexiteit van taakplanning en gegevensverplaatsing efficiënt:

* Taakplanning: De planner van Dask plant taken op intelligente wijze, rekening houdend met afhankelijkheden en beschikbaarheid van bronnen. Het vermijdt onnodige overhead door de communicatie tussen processen te minimaliseren.

* Gegevenspartitionering: Voor grote datasets verdeelt Dask de gegevens in kleinere stukken die parallel kunnen worden verwerkt. Het verwerkt het schudden en aggregeren van gegevens efficiënt.

* Gedistribueerd computergebruik: Kan eenvoudig worden uitgebreid naar clusters van machines, waardoor enorm parallellisme mogelijk wordt.

* Beste voor: Grote datasets, complexe berekeningen met gegevensafhankelijkheden en situaties waarbij gedistribueerd computergebruik vereist is. Uitstekend geschikt voor taken waarbij:

* Gegevensanalyse (Pandas, NumPy): Dask biedt parallelle equivalenten van Pandas- en NumPy-arrays.

* Machinelearning: Verwerkt grote datasets voor het trainen van machine learning-modellen.

* Wetenschappelijk computergebruik: Vergemakkelijkt de parallelle uitvoering van complexe simulaties en numerieke algoritmen.

Overzichtstabel:

| Kenmerk | Multiverwerking | Dask |

|----------------|--------------------------------------|------------------------------------------|

| Parallellisme | Waar (CPU-gebonden) | Waar (CPU-gebonden, mogelijk gedistribueerd)|

| Overhead | Hoog (procescreatie, IPC) | Lager (efficiënte planning en gegevensverwerking) |

| Schaalbaarheid | Beperkt door procesoverhead | Hoog, schaalbaar tot grote datasets en clusters |

| Gegevensverwerking | Handleiding | Automatisch partitioneren en shuffelen |

| Complexiteit | Lager (gemakkelijker te begrijpen) | Hoger (steilere leercurve) |

| Beste voor | Onafhankelijke, CPU-gebonden taken | Grote datasets, complexe taken, gedistribueerd computergebruik |

In wezen is 'multiprocessing' een eenvoudiger hulpmiddel voor fundamentele parallellisatie van onafhankelijke taken, terwijl Dask een krachtig raamwerk is dat is ontworpen voor het opschalen naar veel grotere problemen en het efficiënt omgaan met gegevensafhankelijkheden. Als uw taken eenvoudig zijn en de gegevens gemakkelijk in het geheugen passen, kan 'multiprocessing' voldoende zijn. Voor alles daarbuiten zijn de mogelijkheden en schaalbaarheid van Dask over het algemeen veel beter.