Какая роль у мультипроцессорной обработки и в каких сценариях она применяется?

Мультипроцессорная обработка в Python позволяет выполнять несколько процессов параллельно, что особенно полезно для задач, требующих интенсивных вычислений или параллельной работы с ресурсами.

Роль мультипроцессорности:

• Обход ограничений GIL (Global Interpreter Lock), который не позволяет одновременно выполнять несколько потоков Python-кода.
• Повышение производительности за счёт использования нескольких ядер CPU.

Сценарии применения:

• Вычислительно тяжёлые задачи (например, обработка больших массивов данных, научные расчёты).
• Параллельная обработка независимых задач (например, обработка нескольких файлов или запросов).
• Запуск изолированных процессов для повышения стабильности и безопасности.

Пример использования модуля multiprocessing:

from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return x * x

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

Здесь создаётся пул из 4 процессов, которые параллельно вычисляют квадраты чисел.