Работал ли везде по трудовой

В Python нет понятия "трудовой" в контексте работы - это скорее юридический термин. Однако если говорить о работе процессов в Python:

1. Глобальная интерпретаторная блокировка (GIL) - ограничивает выполнение Python-кода одним потоком в один момент времени, но это не мешает:
   • Использовать многопроцессность (модуль multiprocessing)
   • Запускать I/O-bound задачи асинхронно (asyncio)
   • Работать с внешними C-расширениями

2. Пример работы с процессами:

from multiprocessing import Pool

def worker(x):
    return x*x

with Pool(5) as p:
    print(p.map(worker, [1, 2, 3]))

3. Асинхронный пример:

import asyncio

async def task():
    await asyncio.sleep(1)
    return "Done"

async def main():
    result = await asyncio.gather(task(), task())
    print(result)

asyncio.run(main())

Python эффективно использует ресурсы системы, несмотря на GIL, особенно для I/O-bound задач. Для CPU-bound задач лучше использовать процессы или C-расширения.