É possível usar abordagens multiprocessador para resolver tarefas limitadas por operações de entrada/saída?

Abordagens multiprocessamento (multiprocessing) em Python podem ser usadas para tarefas limitadas por operações de entrada/saída, mas nem sempre são eficientes. A razão é que as operações de entrada/saída geralmente bloqueiam o thread, e nesses casos, é melhor usar programação assíncrona ou multithreading, pois o Python libera o GIL (Global Interpreter Lock) durante I/O.

O multiprocessing é útil para tarefas que usam intensamente a CPU, pois cada processo funciona em um interpretador Python separado e não bloqueia o GIL. Para tarefas limitadas por I/O, geralmente, multithreading ou async/await oferecem melhores resultados, pois a troca entre threads é mais rápida e fácil.

Exemplo de uso de multithreading para uma tarefa limitada por I/O:

import threading
import requests

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

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

for thread in threads:
    thread.join()

Portanto, para tarefas com uso intensivo de entrada/saída, é melhor usar multithreading ou assíncrono, em vez de multiprocessing.