Какие знаешь способы мультипроцессорного выполнения задач

В Python есть несколько способов для параллельного выполнения задач:

1. Модуль multiprocessing - создает отдельные процессы с собственным интерпретатором и памятью:

from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:
        print(p.map(square, [1, 2, 3, 4]))

2. Модуль concurrent.futures - высокоуровневый интерфейс для пула процессов/потоков:

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

with ProcessPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(square, [1, 2, 3, 4])

3. Класс Process - ручное создание процессов:

from multiprocessing import Process

p = Process(target=square, args=(5,))
p.start()
p.join()

4. Очереди (Queue) - для обмена данными между процессами.

5. Разделяемая память (Value, Array) - для совместного доступа к данным.

Основные отличия от многопоточности:

• Полная изоляция памяти
• Нет проблем с GIL
• Большие накладные расходы на создание
• Лучше подходит для CPU-bound задач