Использовал библиотеку Process

Библиотека multiprocessing.Process в Python позволяет создавать параллельные процессы, что полезно для CPU-bound задач. Процессы изолированы, имеют отдельную память, но могут обмениваться данными через Queue, Pipe или shared memory.

Пример создания процесса:

from multiprocessing import Process

def worker(name):
print(f'Процесс {name} запущен')

if name == 'main':
p = Process(target=worker, args=('test',))
p.start()
p.join() # Ожидание завершения

**Нюансы:**  
- Обязательно используйте `if __name__ == '__main__'` во избежание ошибок при порождении процессов.  
- Процессы дороже потоков по ресурсам.  
- Для межпроцессного взаимодействия (`IPC`) используйте `multiprocessing.Queue`, `Pipe` или `Manager`.  
- Методы `start()` (запуск) и `join()` (ожидание) — основные для управления жизненным циклом.