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

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()