Какие методы или библиотеки вы использовали для реализации параллельных вычислений и распределения задач в многопроцессорных системах?

В Python для реализации параллельных вычислений и распределения задач в многопроцессорных системах часто используются следующие модули и библиотеки:

• multiprocessing — стандартный модуль для создания процессов, позволяет запускать функции параллельно в разных процессах.
• concurrent.futures — предоставляет удобный интерфейс для параллельного выполнения задач с помощью ThreadPoolExecutor и ProcessPoolExecutor.
• joblib — библиотека для простого параллельного выполнения циклов и функций, часто используется в научных вычислениях.
• dask — для распределённых вычислений и работы с большими данными.

Пример с использованием multiprocessing:

from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x * x

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