Работал ли с параллельным программированием

Да, работал с параллельным программированием, в основном через библиотеки multiprocessing и joblib в Python. Например, для ускорения обработки данных или обучения моделей:

from joblib import Parallel, delayed

def process_data(chunk):
# обработка части данных
return processed_chunk

data_chunks = split_data(data, n_chunks=4)
results = Parallel(n_jobs=4)(delayed(process_data)(chunk) for chunk in data_chunks)

Также использовал `Dask` для работы с большими датасетами и `PySpark` для распределенных вычислений. Важно учитывать накладные расходы на синхронизацию и передачу данных между процессами. Для CPU-bound задач параллелизм дает выигрыш, для IO-bound - лучше использовать асинхронность.