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    <title>Paralelo on Python Dev BR</title>
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    <description>Recent content in Paralelo on Python Dev BR</description>
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      <title>Multiprocessing: O que É e Como Funciona</title>
      <link>https://python.dev.br/glossario/multiprocessing/</link>
      <pubDate>Sun, 25 Jan 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://python.dev.br/glossario/multiprocessing/</guid>
      <description>&lt;h2 id=&#34;o-que-e-multiprocessing&#34;&gt;O que e Multiprocessing?&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Multiprocessing&lt;/strong&gt; e o modulo da biblioteca padrao do Python que permite executar codigo em &lt;strong&gt;multiplos processos&lt;/strong&gt; simultaneamente, aproveitando todos os nucleos da CPU. Diferente de threading, onde o GIL (Global Interpreter Lock) impede a execucao paralela real de codigo Python, cada processo no multiprocessing tem seu proprio interpretador e sua propria memoria, eliminando completamente a limitacao do GIL.&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;O multiprocessing e a solucao ideal para tarefas &lt;strong&gt;CPU-bound&lt;/strong&gt; — calculos matematicos pesados, processamento de imagens, compressao de dados e qualquer operacao que exige uso intensivo do processador.&lt;/p&gt;</description>
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      <title>Threading: O que É e Como Funciona</title>
      <link>https://python.dev.br/glossario/threading/</link>
      <pubDate>Thu, 18 Dec 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;h2 id=&#34;o-que-e-threading&#34;&gt;O que e Threading?&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Threading&lt;/strong&gt; e uma forma de concorrencia em Python que permite executar multiplas tarefas aparentemente ao mesmo tempo dentro de um unico processo. Cada &lt;strong&gt;thread&lt;/strong&gt; e um fluxo de execucao independente que compartilha a memoria do processo pai. O modulo &lt;code&gt;threading&lt;/code&gt; da biblioteca padrao fornece uma interface de alto nivel para criar e gerenciar threads.&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;E importante entender que, devido ao &lt;strong&gt;GIL&lt;/strong&gt; (Global Interpreter Lock) do CPython, threads Python nao executam codigo Python simultaneamente em multiplos nucleos. Threads sao mais eficientes para tarefas &lt;strong&gt;I/O-bound&lt;/strong&gt; (como requisicoes de rede, leitura de arquivos e consultas a banco de dados) do que para tarefas &lt;strong&gt;CPU-bound&lt;/strong&gt;.&lt;/p&gt;</description>
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