Для ресурсоемких задач в Python предпочтительнее использовать многопроцессность (модуль multiprocessing), а не потоки (threading).

Это связано с тем, что в стандартной реализации Python (CPython) существует GIL (Global Interpreter Lock), который не позволяет одновременно выполнять байт-код Python в нескольких потоках. В результате потоки не дают прироста производительности для CPU-интенсивных задач.

Пример использования multiprocessing:

from multiprocessing import Pool

def heavy_task(x):
    # какая-то ресурсоемкая операция
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:
        results = p.map(heavy_task, range(10))
    print(results)

Таким образом, для CPU-интенсивных задач лучше использовать процессы, а для I/O-интенсивных — потоки.

Какое решение в Python предпочтительно применять для параллельного выполнения ресурсоемких задач: использование потоков или процессов?