Je možné použiť viacprocesorové prístupy na riešenie úloh obmedzených operáciami vstupu/výstupu?

Prístupy k viacprocesorovému spracovaniu (multiprocessing) v Pythone môžu byť použité pre úlohy obmedzené operáciami vstupu/výstupu, ale nie vždy sú efektívne. Dôvodom je, že operácie vstupu/výstupu zvyčajne blokujú vlákno, a v takých prípadoch je lepšie použiť asynchrónne programovanie alebo viacvláknové spracovanie, pretože Python uvoľňuje GIL (Global Interpreter Lock) počas I/O.

Multiprocessing je užitočný pre úlohy, ktoré intenzívne využívajú CPU, pretože každý proces pracuje v samostatnom interpretéri Pythonu a neblokuje GIL. Pre úlohy viazané na I/O zvyčajne poskytujú lepšie výsledky viacvláknové alebo async/await, pretože prepínanie medzi vláknami je rýchlejšie a jednoduchšie.

Príklad použitia viacvláknového spracovania pre úlohu viazanú na I/O:

import threading
import requests

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

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

for vlákno in vlákna:
    vlákno.join()

Preto je pre úlohy s intenzívnym využívaním vstupu/výstupu lepšie použiť viacvláknové alebo asynchrónne spracovanie než multiprocessing.