Что хотят услышать интервьюеры:

asyncio само по себе не ускоряет блокирующие CPU-операции и не делает их неблокирующими. Для таких задач их выносят из event loop в отдельный поток или процесс, чтобы не заморозить обработку других корутин. Обычно используют run_in_executor, asyncio.to_thread или ProcessPoolExecutor для CPU-bound работы.

Определение:

asyncio — это библиотека для конкурентного выполнения I/O-задач в одном потоке через event loop. Если внутри корутины выполнить тяжёлую CPU-операцию напрямую, event loop будет заблокирован, и остальные задачи перестанут выполняться до завершения этой операции.

Чтобы этого избежать, блокирующую CPU-логику запускают вне основного цикла:

в отдельном потоке — когда нужно просто не блокировать event loop;
в отдельном процессе — когда нужна реальная параллельность для CPU-bound нагрузки.

Пример использования:

import asyncio
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def cpu_bound(n: int) -> int:
    total = 0
    for i in range(n):
        total += i * i
    return total

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()

    with ProcessPoolExecutor() as pool:
        result = await loop.run_in_executor(pool, cpu_bound, 10_000_000)

    print(result)

asyncio.run(main())

Пояснение кода:

cpu_bound() — тяжёлая синхронная функция, которая выполняет вычисления и может надолго занять CPU.
В main() берётся текущий event loop через asyncio.get_running_loop().
run_in_executor(pool, cpu_bound, 10_000_000) отправляет вычисление в пул исполнителей, а не выполняет его прямо в event loop.
Пока функция считает, event loop остаётся свободным и может обслуживать другие корутины.
В примере используется ProcessPoolExecutor, потому что для CPU-bound задач процессы обычно эффективнее потоков из-за GIL.

Ключевые моменты:

asyncio не предназначен для ускорения CPU-bound кода, его задача — не блокировать event loop.
Блокирующие вычисления нельзя выполнять напрямую внутри async def, если важна отзывчивость остальных задач.
Для обёртки синхронного кода используют run_in_executor() или asyncio.to_thread().
Для CPU-heavy задач чаще выбирают процессы, а не потоки, чтобы получить параллельное исполнение.
Для I/O-bound и CPU-bound задач нужны разные подходы: asyncio хорошо работает с I/O, но не заменяет многопоточность/многопроцессность.

Как библиотека asyncio обеспечивает выполнение кода, использующего блокирующие CPU операции?