質問 1: マルチスレッドは IO 集約型のアプリケーションには依然として役立ちます。結局のところ、IO 操作は、ネットワーク IO であってもディスク IO であっても、この時点でデータが返されるのを待機していることがよくあります。この時点では、他のスレッドは実行を続けることができます。コンピューティング集約型のアプリケーションの場合は、マルチプロセスに基づいて、各プロセスが独立した GIL を持つマルチプロセッシングの使用を検討できます。リソースを奪い合う必要はありません。

質問 2 ここでの IO はネットワーク IO を指します。これは、サーバーのパフォーマンス、ネットワーク遅延、帯域幅に関係します。例えば、ギガビットネットワークと100Mネットワークでは伝送速度が明らかに異なります。

Python インタープリターについてある程度理解する必要があります。I/O 集中型の操作の場合、I/O 操作があまり多くないコードの場合、インタープリターは I/O 操作の待機中にブロックされるたびに GIL を解放します。 O 操作。スレッドが全期間を通じて常にプロセッサと GIL を占有する可能性が高くなります。これは、I/O 集約型の Python プログラムの方が、計算集約型のプログラムよりもマルチスレッドを有効に活用できることを意味します (Python コア プログラミング)第 3 版の文）。

マルチプロセスでは複数のプロセスが使用され、各プロセスには独自の独立した GIL があるため、マルチスレッドの代わりに上階でマルチプロセッシングを使用できます。ただし、これを導入すると、プログラム実装中のスレッド間のデータ通信と同期が難しくなります。