Чем запускать параллельно CPU bound задачи в Python

Для параллельного выполнения CPU-bound задач в Python лучше всего использовать модуль multiprocessing, так как он обходит ограничения GIL (Global Interpreter Lock), создавая отдельные процессы.

Пример:

from multiprocessing import Pool

def cpu_bound_task(x):
return x * x

if name == 'main':
with Pool(4) as p: # 4 процесса
results = p.map(cpu_bound_task, range(10))
print(results) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Альтернативы:  
- `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` – удобный интерфейс поверх `multiprocessing`.  
- Библиотеки `joblib` или `dask` для сложных сценариев.  

Не используйте `threading` для CPU-bound задач – из-за GIL он не даст прироста производительности.