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

• Обеспечивает параллельную работу. 2 Программа создаёт несколько независимых процессов, каждый из которых имеет собственную память и ресурсы. 2 Это позволяет обходить ограничения глобальной блокировки интерпретатора (GIL) и использовать несколько ядер CPU. 23
• Повышает производительность. 2 Вычислительные задачи выполняются быстрее, так как возможна параллельная работа. 2
• Позволяет обходить ограничения GIL. 3 GIL запрещает нескольким потокам выполнять байт-коды Python одновременно. 3 Multiprocessing обходит это ограничение, что важно для задач, требующих интенсивных вычислений. 3
• Предоставляет классы и функции для управления процессами. 2 Модуль позволяет запускать, останавливать и управлять процессами, а также обеспечивает обмен данными через очереди, каналы или общую память. 2

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. 2