В Python процессы управляются модулем `multiprocessing`, который позволяет создавать параллельные вычисления, обходя GIL (Global Interpreter Lock). Каждый процесс имеет свою память и интерпретатор, что делает их независимыми. **Основные моменты:** - Процессы создаются через `Process(target=функция, args=(аргументы,))`. - Для обмена данными между процессами используют `Queue`, `Pipe` или `Manager`. - Пул процессов (`Pool`) упрощает параллельное выполнение задач. **Пример:** ``` from multiprocessing import Process def worker(name): print(f"Процесс {name} выполняется") if __name__ == "__main__": p = Process(target=worker, args=("test",)) p.start() p.join() ``` **Плюсы:** - Полная изоляция памяти. - Эффективность для CPU-bound задач. **Минусы:** - Высокие накладные расходы на создание. - Сложность синхронизации данных.