Python多进程编程适用于以下场景：
CPU密集型任务：当程序需要执行大量计算任务时，使用多进程可以充分利用多核CPU的性能，提高程序的执行效率。例如，科学计算、数据分析、图像处理等场景。
I/O密集型任务：当程序需要频繁地进行输入输出操作时，使用多进程可以有效地减少I/O操作的等待时间，提高程序的执行效率。例如，网络爬虫、文件读写、数据库操作等场景。
分布式计算：当程序需要处理大量数据并在多个计算节点上进行分布式计算时，使用多进程可以实现节点间的并行计算，提高程序的执行效率。例如，分布式机器学习、分布式计算框架等场景。
并行计算：当程序需要同时执行多个独立的计算任务时，使用多进程可以实现任务的并行执行，提高程序的执行效率。例如，科学模拟、高性能计算等场景。
耗时任务处理：当程序需要执行一些耗时的操作，如文件压缩、数据加密等，使用多进程可以将这些耗时任务放到单独的进程中执行，避免阻塞主线程，提高程序的响应速度。
需要注意的是，Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程在CPU密集型任务中的性能，因此在CPU密集型任务中，多进程通常是更好的选择。然而，在I/O密集型任务中，多线程可能是一个更好的选择，因为GIL对I/O操作的影响较小。在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的并发编程方法。