В Python для реализации параллельного выполнения задач часто используют модули threading и multiprocessing.

threading подходит для задач, где важна параллельность ввода-вывода, так как из-за GIL (Global Interpreter Lock) потоки не выполняются одновременно на нескольких ядрах для CPU-интенсивных задач.
multiprocessing создает отдельные процессы, обходя ограничение GIL, и подходит для CPU-интенсивных задач.

Пример с использованием threading для параллельного выполнения функций:

import threading

def task(name):
    print(f"Задача {name} начала выполнение")
    # имитация работы
    import time
    time.sleep(2)
    print(f"Задача {name} завершена")

threads = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

Для CPU-интенсивных задач лучше использовать multiprocessing:

from multiprocessing import Process

def task(name):
    print(f"Процесс {name} начал выполнение")
    # тяжелая вычислительная задача
    result = sum(i*i for i in range(10**6))
    print(f"Процесс {name} завершен с результатом {result}")

processes = []
for i in range(3):
    p = Process(target=task, args=(i,))
    processes.append(p)
    p.start()

for p in processes:
    p.join()

Таким образом, выбор подхода зависит от типа задачи: I/O или CPU.

Имел ли опыт работы с многопоточностью в Python и как реализовывал параллельное выполнение задач?