Как multiprocessing в Python может ускорить выполнение кода на многопроцессорных системах?

Multiprocessing в Python может ускорить выполнение кода на многопроцессорных системах следующим образом:

1. Создаёт отдельные процессы для выполнения кода, каждый с собственным интерпретатором Python и пространством памяти. alireza-sharifikia.hashnode.dev Это позволяет независимо выполнять код в разных процессах, используя все ресурсы компьютера. dev.to
2. Обходит ограничения Global Interpreter Lock (GIL), который может значительно замедлять многопоточные программы на Python. dev.to
3. Позволяет выполнять сложный код параллельно при наличии достаточного количества ядер в процессоре. uproger.com

Однако стоит учитывать, что передача данных между процессами может быть медленной, что может снижать преимущества от использования multiprocessing. pythonspeed.com

Таким образом, multiprocessing предпочтительнее для задач, связанных с процессором, или сценариев, где важен истинный параллелизм. alireza-sharifikia.hashnode.dev