Почему потоки в Python могут быть полезны для I/O-bound операций, несмотря на GIL?

Да, такая ситуация возможна, но зависит от конкретного сценария и реализации.

В Python asyncio использует кооперативную многозадачность, где задачи переключаются в тех точках, где явно вызывается await. Это очень эффективно для большого количества I/O-зависимых операций, особенно когда они не блокируют поток.

Однако, если I/O операции блокируют поток (например, неасинхронные вызовы или библиотеки, не поддерживающие asyncio), то использование потоков (threading) может дать выигрыш в производительности, так как потоки могут выполняться параллельно на уровне операционной системы, позволяя одному потоку ждать I/O, а другим — продолжать работу.

Кроме того, если задача включает в себя не только I/O, но и CPU-ограниченные операции, то потоки (или процессы) могут быть эффективнее, так как asyncio не распараллеливает CPU-задачи.

Итог: для чисто асинхронных I/O задач asyncio обычно быстрее и эффективнее, но в реальных условиях с блокирующими вызовами или смешанными нагрузками потоки могут работать быстрее.