Какие задачи в Python целесообразно переносить с многопоточной модели на асинхронную

На асинхронную модель стоит переносить задачи, связанные с ожиданием операций ввода-вывода (I/O-bound), так как это позволяет процессору не простаивать, а выполнять другую полезную работу, пока программа ожидает ответа.

Идеальные кандидаты для асинхронности:

• Сетевые взаимодействия: HTTP-запросы к внешним API, работа с WebSocket, gRPC.
• Операции с базами данных: Чтение и запись при использовании асинхронных драйверов (например, asyncpg для PostgreSQL).
• Работа с файловой системой: Асинхронное чтение/запись файлов.

Задачи, не подходящие для асинхронности:

• Вычислительно-интенсивные задачи (CPU-bound): Сложные математические расчеты, обработка изображений, шифрование. Такие задачи блокируют основной поток (event loop), сводя на нет все преимущества асинхронности. Для них лучше использовать многопроцессорность (multiprocessing).

Пример: Асинхронный HTTP-запрос

import aiohttp
import asyncio

async def fetch_data(url):
    # Сессия создается один раз для множества запросов
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        # Программа не блокируется, а "ожидает" ответа от сервера
        async with session.get(url) as response:
            print(f"Status: {response.status}")
            return await response.text()

# Запуск асинхронной функции
# asyncio.run(fetch_data('https://api.github.com'))