Работал ли с параллельностью

Да, работал. В Python есть несколько подходов к параллельности:

1. Потоки (threading) – подходят для I/O-bound задач (например, сетевые запросы).
   python

   Копировать

   import threading
   def task():
       print("Thread running")
   thread = threading.Thread(target=task)
   thread.start()
   thread.join()

2. Процессы (multiprocessing) – для CPU-bound задач (вычисления).

   python

   Копировать

   from multiprocessing import Process
   def task():
       print("Process running")
   process = Process(target=task)
   process.start()
   process.join()

3. Асинхронность (asyncio) – для эффективного I/O с корутинами.

   python

   Копировать

   import asyncio
   async def task():
       print("Async task")
   asyncio.run(task())

4. GIL (Global Interpreter Lock) – ограничивает потоки в CPU-bound задачах, поэтому процессы или asyncio часто предпочтительнее.

Выбор зависит от задачи: процессы для тяжелых вычислений, потоки/asyncio для I/O.