Kas on võimalik kasutada mitmetöötluslähenemisviise, et lahendada ülesandeid, mida piiravad sisendi/väljundi operatsioonid?

Mitmeprotsessorilised lähenemised (multiprocessing) Pythonis võivad olla kasutusel ülesannete jaoks, mis on piiratud sisendi/väljundi operatsioonidega, kuid see ei ole alati tõhus. Põhjus on selles, et sisendi/väljundi operatsioonid tavaliselt blokeerivad niidi, ja sellistes olukordades on parem kasutada asünkroonset programmeerimist või mitme niidiga töötamist, kuna Python vabastab GIL-i (Global Interpreter Lock) I/O ajal.

Multiprocessing on kasulik CPU-intensiivsete ülesannete jaoks, kuna iga protsess töötab eraldi Python-tõlgendajas ega blokeeri GIL-i. I/O-põhiste ülesannete puhul annavad tavaliselt paremaid tulemusi mitme niidi või async/await kasutamine, kuna niitide vahetamine on kiirem ja lihtsam.

Näide mitme niidi kasutamisest I/O-põhise ülesande jaoks:

import threading
import requests

def fetch_url(url):
    response = requests.get(url)
    print(f"{url}: {len(response.content)} bytes")

niidid = []
urls = ["https://example.com", "https://python.org", "https://github.com"]
for url in urls:
    niit = threading.Thread(target=fetch_url, args=(url,))
    niit.start()
    niidid.append(niit)

for niit in niidid:
    niit.join()

Seetõttu on ülesannete puhul, mis nõuavad intensiivset sisendi/väljundi kasutamist, parem kasutada mitme niidi või asünkroonset programmeerimist kui multiprocessing.