Quali strumenti o librerie in Python possono essere utilizzati per implementare l'esecuzione parallela di più processi?

In Python, per l'esecuzione parallela di più processi, è possibile utilizzare:

• Il modulo multiprocessing — consente di creare e gestire processi separati, superando il limite del GIL (Global Interpreter Lock). Esempio:

from multiprocessing import Process

def worker(num):
    print(f'Processo {num} avviato')

if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for i in range(5):
        p = Process(target=worker, args=(i,))
        p.start()
        processes.append(p)
    for p in processes:
        p.join()

• Librerie per il parallelismo, come concurrent.futures con la classe ProcessPoolExecutor, che semplifica il lavoro con un pool di processi.

Pertanto, in Python, per l'esecuzione parallela di processi si utilizzano più comunemente multiprocessing o concurrent.futures.ProcessPoolExecutor.