Приведи пример: как решить 10 CPU-bound и 10 IO-bound задач на Python?

Question

Для CPU-bound задач используйте многопроцессность (модуль multiprocessing), чтобы обойти GIL и задействовать несколько ядер. Для IO-bound задач используйте многопоточность (модуль threading) или асинхронное программирование (модуль asyncio), чтобы эффективно ждать завершения операций ввода-вывода.

YeaHub · Accepted Answer

В Python разные типы задач требуют разных подходов к параллелизму из-за ограничений GIL.Решение CPU-bound задач:Используйте модуль multiprocessing, который создает отдельные процессы с собственным интерпретатором и памятью.Это позволяет использовать несколько ядер CPU для параллельных вычислений.Пример:from multiprocessing import Pool

def cpu_task(x):
    return x * x

with Pool(processes=4) as pool:
    results = pool.map(cpu_task, range(10))Решение IO-bound задач:Используйте модуль threading для создания потоков, которые могут ждать IO без блокировки.Или используйте асинхронное программирование с asyncio для более эффективного управления большим количеством задач.Пример с потоками:import threading
import requests

def io_task(url):
    response = requests.get(url)
    return response.status_code

threads = []
for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=io_task, args=(url,))
    thread.start()
    threads.append(thread)

for thread in threads:
    thread.join()