Многозадачность в Python часто ассоциируется с потоками, но для CPU-задач (тяжелых вычислений) модуль `multiprocessing` становится настоящим спасением. В отличие от потоков, процессы обходят ограничение Global Interpreter Lock (GIL), выполняя код параллельно на разных ядрах процессора. Это делает мультипроцессинг ключевым инструментом для оптимизации производительности. В Python потоки выполняются в рамках одного процесса и делят один GIL, что исключает истинный параллелизм для CPU-операций. Например, при обработке изображений или математических расчетах потоки будут работать последовательно...

multiprocessing Модуль multiprocessing в Python предоставляет возможности для работы с многопроцессорным программированием, позволяя создавать и управлять процессами, обмениваться данными между процессами, использовать пулы процессов и другие механизмы для параллельного выполнения задач. Некоторые ключевые функции и классы модуля multiprocessing: Использование модуля multiprocessing позволяет эффективно использовать ресурсы многопроцессорной системы, ускорить выполнение задач и реализовать параллельное выполнение вычислений...