Процессы в Python используются для параллельного выполнения задач, когда нужно: - **Обойти GIL** – для CPU-bound задач (например, вычисления, обработка данных). - **Изолировать выполнение** – каждый процесс имеет свою память, что исключает конфликты. - **Использовать многоядерные системы** – процессы работают на разных ядрах CPU. Пример с `multiprocessing`: ``` from multiprocessing import Process def worker(num): print(f"Процесс {num} выполняется") if __name__ == "__main__": processes = [] for i in range(4): p = Process(target=worker, args=(i,)) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() ``` **Плюсы:** - Настоящий параллелизм для CPU-bound задач. - Устойчивость к падению (крах одного процесса не влияет на другие). **Минусы:** - Высокие накладные расходы на создание. - Сложность обмена данными (требуются IPC-механизмы, например, `Queue` или `Pipe`).