Чтобы обеспечить безопасность данных при параллельной обработке в Python, можно следовать таким рекомендациям:

• Не писать в один и тот же ресурс из разных потоков, если ресурс не предназначен для многопоточной работы. 1 Например, каждый поток должен писать данные в свой файл. 1
• Писать в один и тот же ресурс после того, как работа в потоке закончилась. 1 Например, результат по очереди получают из каждого потока, а затем записывают в файл. 1
• Использовать потокобезопасные альтернативы. 1 Например, вместо функции print использовать модуль logging. 1
• Избегать коммуникаций между потоками в процессе их работы. 1
• При использовании общего контейнера для данных для разных потоков использовать очередь queue из модуля Queue. 1 Она потокобезопасна, и с ней можно работать из разных потоков. 1
• Инстанцировать отдельную модель в каждом потоке. 2 Это гарантирует, что каждый поток будет иметь свой собственный изолированный экземпляр модели, устраняя риск возникновения условий гонки. 2

Выбор конкретных мер по обеспечению безопасности данных зависит от конкретной ситуации.