Joblib стоит использовать вместо multiprocessing в некоторых случаях, например:

• Для задач, требующих интенсивных вычислений. 1 Joblib применяет многопроцессорность, распределяя нагрузку между ядрами CPU, что обеспечивает более быструю обработку данных. 1
• Для задач, связанных с вводом/выводом или сетевыми запросами. 1 В таких случаях более эффективным оказывается использование потоков в Joblib, так как они не требуют интенсивных вычислительных ресурсов и связаны с операциями ожидания. 1
• Для работы с очень большими объёмами данных, которые не помещаются в оперативную память. 1 Joblib позволяет легко параллелизовать операции с такими данными, обрабатывая их кусками, без значительной нагрузки на оперативную память. 1
• Для выполнения повторяющихся и ресурсоёмких операций. 1 Кэширование в Joblib позволяет избежать повторных вычислений, сохраняя результаты предыдущих операций. 1

Однако у Joblib есть и недостатки: если задача использует много памяти, распараллеливание может привести к увеличению нагрузки на систему, а в некоторых случаях даже к её замедлению. 2