Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
User:Pythonでのマルチスレッドとマルチプロセッシングの違いは何ですか？一方を他方よりも使用する必要がありますか？ Assistant:マルチスレッドとは、単一のプロセス内で複数のスレッドの同時実行を指します。つまり、複数のスレッドが同じメモリ空間を共有し、並行して実行できます。これにより、CPUバウンドの複数のタスクを処理する効率的な方法になります。単一のプロセッサをより適切に活用できるためです。ただし、Cpythonのグローバルインタープリターロック（GIL）が一度に1つのスレッドのみの実行を制限するため、真の並列性は許可されません。

一方、マルチプロセシングは、それぞれが独自のメモリ空間を備えた並行して実行される個別のプロセスを作成できます。これにより、複数のプロセッサを真に利用できるようになり、I/Oバウンドまたは大量のメモリが必要なタスクに適した選択肢になります。ただし、新しいプロセスを作成するオーバーヘッドは、マルチスレッドと比較して高くなる可能性があります。 
User:それぞれを実装するための最小限の例を見せていただけますか？

### Response:

Pythonでは、複数のタスクを同時に実行するためのマルチプロセスとマルチスレッドを参照してください。

マルチプロセスは、複数のプロセスを同時に実行できる並列処理の方法です。各プロセスは独自のメモリ空間で実行され、パイプやキューなどのプロセス間通信（IPC）メカニズムを使用して他のプロセスと通信できます。マルチプロセスは、互いにほとんどまたはまったく依存しない並行してタスクを実行するのに役立ちます。また、セキュリティ上の理由で別々のメモリスペースでタスクを実行する必要がある場合に役立ちます。

マルチプロセッシングモジュールを使用したPythonでのマルチプロセスの簡単な例を次に示します。

マルチプロセッシングをインポートします

def Worker（num）：
    "" "独自のプロセスIDと入力番号を印刷するワーカー関数" ""
    print（f'worker {num} running in process {multiprocessing.current_process（）。pid} '）

__name__ == '__main__'の場合：
    jobs = []
    範囲のIの場合（5）：
        p = multiprocessing.process（target = worker、args =（i、））
        jobs.append（p）
        p.start（）

一方、マルチスレッドは、単一のプロセス内で複数のスレッドを作成することにより、同時性を達成する方法です。各スレッドは独自のメモリ空間で実行されますが、同じプロセスで同じメモリスペースを他のスレッドと共有します。マルチスレッドは、互いにある程度依存しているタスクを実行したり、単一のプロセッサで複数のコアを利用する必要がある場合に役立ちます。

スレッドモジュールを使用して、Pythonでマルチスレッドの簡単な例を示します。

スレッドをインポートします
インポート時間

def Worker（num）：
    "" "独自のスレッドIDと入力番号を印刷するワーカー関数。" ""
    print（f'worker {num} running in thread {threading.current_thread（）。識別} '）
    time.sleep（1）

__name__ == '__main__'の場合：
    スレッド= []
    範囲のIの場合（5）：
        t = threading.thread（target = worker、args =（i、））
        threads.append（t）
        t.start（）

要約すると、Multi-ProcessingとMulti-Threadingは、Pythonで複数のタスクを同時に実行するための2つの異なるアプローチです。マルチプロセスは、互いにほとんどまたはまったく依存しない並行してタスクを実行するのに役立ちますが、マルチスレッドは、互いにある程度依存しているタスクを実行するのに役立ちます。