asyncio — это framework Python для конкурентного I/O с использованием async/await. Он выполняет множество операций I/O кооперативно на одном потоке через event loop — эффективно для I/O-bound работы с высокой конкурентностью (сетевые вызовы, веб-серверы) без overhead потоков.
import asyncio
async def fetch_data(id): # an async function = a coroutine
print(f"start {id}")
await asyncio.sleep(1) # await a non-blocking I/O operation (yields control)
print(f"done {id}")
return id
asyncio.run(fetch_data(1)) # run a coroutine from sync code
Функция async def — это корутина; await приостанавливает её в точке I/O, позволяя event loop запустить другие корутины тем временем — затем возобновляется, когда ожидаемая операция завершится.
# ❌ sequential — total time ≈ 3 seconds
async def slow():
await fetch_data(1) # wait 1s
await fetch_data(2) # then wait 1s
await fetch_data(3) # then wait 1s
# ✅ concurrent — total time ≈ 1 second (all run together)
async def fast():
await asyncio.gather(fetch_data(1), fetch_data(2), fetch_data(3))
asyncio.gather запускает корутины конкурентно — пока одна ожидает I/O, остальные продолжают работу. Три ожидания по 1 секунде перекрываются в ~1 секунду всего. Это ключевое достоинство: перекрытие множества I/O ожиданий на одном потоке.
Threading: OS-managed, preemptive, real threads (GIL-limited for CPU)
asyncio: single thread, COOPERATIVE — coroutines yield at `await` points
→ lighter weight (handle thousands of connections), no thread overhead,
but one CPU-heavy coroutine blocks everything (no preemption)
asyncio — это современный подход к высокой конкурентности I/O в Python, питающий фреймворки вроде FastAPI и позволяющий эффективно обрабатывать тысячи одновременных соединений на одном потоке — намного легче, чем поток-на-соединение.
Понимание корутин, await, конкурентного выполнения с gather, и особенно кардинального правила (никогда не блокируй event loop; делегируй CPU/блокирующую работу) необходимо для написания производительного асинхронного Python.
Знание того, когда это подходит (I/O-bound concurrency) в сравнении с когда нет (CPU-bound → multiprocessing) — ключ к эффективному его использованию.
async def bad():
time.sleep(5) # ❌ BLOCKS the whole event loop (sync sleep)
result = heavy_compute() # ❌ CPU work freezes all coroutines
async def good():
await asyncio.sleep(5) # ✅ non-blocking
# offload CPU work to a thread/process pool
await loop.run_in_executor(None, heavy_compute)
Поскольку это кооперативно и однопоточно, любой блокирующий/CPU-тяжёлый вызов замораживает все корутины. Используй await-ные async API, и делегируй блокирующую/CPU работу executor-у.
✓ High-concurrency I/O: web servers (FastAPI), web scraping, many API/DB calls,
websockets, real-time apps — thousands of concurrent connections efficiently
✗ CPU-bound work — use multiprocessing instead (asyncio doesn't help)