Что эффективнее для множества сетевых запросов в Python: асинхронность или многопоточность

Для обработки большого количества одновременных сетевых запросов (классическая I/O-bound задача) асинхронность (asyncio) является более эффективным и масштабируемым подходом, чем многопоточность (threading).

Почему асинхронность лучше для I/O?

• Эффективность ресурсов: Асинхронность использует один поток и кооперативную многозадачность. Переключение между задачами (корутинами) происходит только в моменты ожидания ввода-вывода (например, ответа от сервера) и является очень "дешевым" по сравнению с переключением контекста системных потоков, которое требует ресурсов ОС.

• Масштабируемость: Один поток с asyncio может легко поддерживать тысячи одновременных соединений с минимальными накладными расходами. Создание тысяч системных потоков (threading) было бы крайне затратным для операционной системы и привело бы к деградации производительности.

• Проблема GIL: Хотя многопоточность хорошо подходит для I/O-bound задач (потоки освобождают GIL во время ожидания), asyncio часто превосходит ее по производительности из-за значительно меньших накладных расходов на переключение контекста.

Пример с asyncio и aiohttp для параллельной загрузки:

import asyncio
import aiohttp
import time

async def fetch_url(session, url):
    # Асинхронно выполняем GET-запрос
    async with session.get(url) as response:
        # Ожидаем статус ответа, не блокируя весь поток
        return response.status

async def main():
    urls = [
        'https://python.org',
        'https://github.com',
        'https://fastapi.tiangolo.com/',
        'https://www.djangoproject.com/',
        'https://flask.palletsprojects.com/'
    ] * 20 # 100 запросов

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        # Создаем список задач (корутин)
        tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
        # Запускаем все задачи конкурентно и ждем их завершения
        statuses = await asyncio.gather(*tasks)
        print(f"Получено статусов: {len(statuses)}")

if __name__ == "__main__":
    start_time = time.time()
    asyncio.run(main())
    print(f"Время выполнения: {time.time() - start_time:.2f} секунд")

Итог:

• Асинхронность (asyncio): Лучший выбор для тысяч одновременных I/O-операций (сеть, базы данных). Минимальные накладные расходы.
• Многопоточность (threading): Хороший вариант для небольшого количества I/O-операций или при работе с блокирующими библиотеками, которые нельзя легко сделать асинхронными.