Если ты сталкивался с задачами, где программа обрабатывает большие массивы данных или работает с вычислениями, наверняка замечал, Python не всегда использует весь потенциал процессора. Но с помощью multiprocessing можно это исправить.

Одна из причин — это Global Interpreter Lock (GIL). Это механизм в Python, который не позволяет нескольким потокам (threads) одновременно исполнять код. Даже если у тебя многоядерный процессор, потоки выполняются поочерёдно. Но у модуля multiprocessing есть большой плюс, он создаёт отдельные процессы, а не потоки. Это значит, что каждый процесс работает независимо и может использовать своё ядро процессора.

Вместо того чтобы делать всю работу в одном потоке, ты можешь разделить задачу на несколько частей, а каждую часть передать отдельному процессу. Например, если тебе нужно обработать большой список данных, можно разделить его на части и обработать каждую часть параллельно.

Основные инструменты модуля multiprocessing: - Process Позволяет создавать и запускать отдельные процессы. - Pool Удобный инструмент для распределения задач между несколькими процессами. - Queue и Pipe Используются для обмена данными между процессами. - Manager Позволяет создавать общие объекты (например, списки или словари), которые можно использовать в разных процессах.

Пример ускорение вычислений с помощью multiprocessing на изображении. Допустим, у нас есть задача найти сумму квадратов чисел в большом диапазоне. Без использования multiprocessing это займёт больше времени, чем хотелось бы.

Мы разбиваем диапазон чисел на равные части, чтобы каждая часть обрабатывалась отдельно. С помощью Pool мы создаём группу процессов и передаём им данные. Каждый процесс обрабатывает свою часть. После выполнения всех процессов результаты объединяются.

multiprocessing отлично подходит для обработки больших массивов данных. Выполнения тяжёлых вычислений (например, математические расчёты). Работы с задачами, которые требуют полной загрузки процессора.

Делите данные на части равного размера. Если одни процессы получают больше работы, чем другие, это приведёт к неравномерной нагрузке. Не используйте слишком много процессов. Число процессов не должно превышать количество ядер процессора. Используйте Queue для передачи данных. Если процессы должны обмениваться информацией, Queue — это лучший способ сделать это безопасно. Следите за памятью. Каждый процесс использует свою память, поэтому при большом количестве данных могут возникнуть проблемы с загрузкой системы.