Модуль `multiprocessing` в Python позволяет обходить GIL, создавая отдельные процессы с собственным интерпретатором и памятью. Основные компоненты: - `Process` — базовый класс для создания процессов - `Pool` — пул воркеров для параллельного выполнения задач - `Queue`, `Pipe` — механизмы межпроцессного взаимодействия - `Lock`, `Semaphore` — синхронизация Пример с `Pool`: ``` from multiprocessing import Pool def square(x): return x * x if __name__ == '__main__': with Pool(4) as p: results = p.map(square, range(10)) print(results) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] ``` Ключевые особенности: - Полная изоляция процессов (нет shared memory по умолчанию) - Более тяжеловесные чем потоки - Лучше подходят для CPU-bound задач - Требуют защиты точки входа `if __name__ == '__main__'` в Windows Для обмена данными между процессами можно использовать `multiprocessing.Array`, `multiprocessing.Value` или менеджеры.