是的，Python 的 multiprocessing 模块可以处理 IO 密集型任务。尽管 Python 的全局解释器锁（GIL）限制了同一时间只能有一个线程执行 Python 字节码，但多进程可以绕过这个限制。每个进程都有自己的解释器和内存空间，因此它们可以充分利用多核 CPU 的性能。
对于 IO 密集型任务，如文件读写、网络请求等，多进程可以显著提高程序的执行速度。这是因为 IO 操作通常需要等待外部资源，而在这个过程中，CPU 可以执行其他任务。通过将任务分配给多个进程，可以充分利用 CPU 资源，从而提高整体性能。
以下是一个简单的多进程处理 IO 密集型任务的示例：
import multiprocessing
import time
def io_bound_task(num):
print(f"Process {num} started")
time.sleep(2) # 模拟 IO 操作，如文件读写或网络请求
print(f"Process {num} finished")
if __name__ == "__main__":
processes = []
num_processes = 4
for i in range(num_processes):
p = multiprocessing.Process(target=io_bound_task, args=(i,))
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()
在这个示例中，我们创建了 4 个进程，每个进程都会执行 io_bound_task 函数。这个函数模拟了一个 IO 密集型任务，通过 time.sleep(2) 来模拟等待外部资源的过程。通过使用多进程，我们可以同时执行多个任务，从而提高程序的执行速度。
