Как модуль multiprocessing улучшает обработку задач CPU-bound в Python?

Модуль multiprocessing в Python улучшает обработку задач CPU-bound (вычислительно интенсивных) несколькими способами:

• Обеспечивает параллельную работу. kedu.ru Программа создаёт несколько независимых процессов, каждый из которых имеет собственную память и ресурсы. kedu.ru Это позволяет обходить ограничения глобальной блокировки интерпретатора (GIL) и использовать несколько ядер CPU. kedu.ru www.golinuxcloud.com
• Повышает производительность. kedu.ru Вычислительные задачи выполняются быстрее, так как возможна параллельная работа. kedu.ru
• Позволяет обходить ограничения GIL. www.golinuxcloud.com GIL запрещает нескольким потокам выполнять байт-коды Python одновременно. www.golinuxcloud.com Multiprocessing обходит это ограничение, что важно для задач, требующих интенсивных вычислений. www.golinuxcloud.com
• Предоставляет классы и функции для управления процессами. kedu.ru Модуль позволяет запускать, останавливать и управлять процессами, а также обеспечивает обмен данными через очереди, каналы или общую память. kedu.ru

Модуль multiprocessing подходит для решения таких задач, как анализ больших данных, машинное обучение, обработка изображений и видео, параллельные вычисления в научных приложениях и рендеринг 3D-графики. kedu.ru