Можно ли I/O bound задачу решить с помощью многопроцессинга

Да, можно. I/O bound задачи (например, работа с сетью, файлами, БД) часто тратят время на ожидание ответа от внешних ресурсов. Многопроцессинг позволяет параллельно выполнять несколько таких операций, уменьшая общее время выполнения.

Пример с загрузкой веб-страниц:

import requests
from multiprocessing import Pool

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

urls = ['https://example.com', 'https://google.com', 'https://github.com']

with Pool(processes=3) as pool:
results = pool.map(fetch_url, urls)
print(results)

Плюсы:
- Каждый процесс работает независимо
- GIL не мешает, так как процессы изолированы
- Хорошо масштабируется на многоядерных системах

Но учти:
- Процессы создают больше накладных расходов, чем потоки
- Может потребоваться больше памяти
- Для очень большого количества задач лучше использовать asyncio или пул потоков