Многопроцессная обработка данных в Python рекомендуется применять в следующих случаях:

CPU-bound задачи: когда обработка данных требует интенсивных вычислений, и узким местом является процессор. В таких случаях многопроцессность позволяет использовать несколько ядер CPU, обходя ограничение GIL (Global Interpreter Lock).
Параллельная обработка независимых данных: если данные можно разбить на независимые части, которые обрабатываются параллельно без необходимости постоянной синхронизации.
Обработка больших объемов данных: когда последовательная обработка занимает слишком много времени, а параллелизм может значительно ускорить выполнение.
Изоляция процессов: если нужно избежать проблем с разделяемой памятью или состоянием, многопроцессность обеспечивает отдельное адресное пространство.

Пример использования модуля multiprocessing для параллельной обработки списка чисел:

from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    with Pool(4) as p:
        results = p.map(square, data)
    print(results)  # [1, 4, 9, 16, 25]

Если задача IO-bound (например, сетевые запросы), лучше использовать многопоточность или асинхронное программирование.

В каких случаях рекомендуется применять многопроцессную обработку данных?