Асинхронные функции в Python (с использованием asyncio) не предназначены для выполнения CPU-bound задач, таких как интенсивные вычисления больших значений.

Причина в том, что asyncio реализует кооперативную многозадачность. Это означает, что один поток выполнения чередует работу между различными корутинами. Если одна корутина (например, асинхронная функция) выполняет долгое CPU-bound вычисление, она не отдаст управление другим корутинам. Это блокирует весь цикл событий asyncio, делая программу неотзывчивой.

Для выполнения ресурсоемких вычислений эффективнее использовать:

Потоки (threading): Подходят для задач с вводом/выводом (I/O-bound), где потоки блокируются в ожидании завершения операции ввода/вывода, позволяя другим потокам выполнять работу. Однако, из-за Global Interpreter Lock (GIL) в CPython, потоки не обеспечивают истинного параллелизма для CPU-bound задач.
Процессы (multiprocessing): Создают отдельные процессы операционной системы, каждый со своим собственным интерпретатором Python и выделенной памятью. Это позволяет обойти GIL и добиться истинного параллелизма для CPU-bound задач, эффективно используя многоядерные процессоры.

Сравнение:

Метод	Подходит для	Параллелизм CPU-bound	Обмен данными между задачами	Издержки
`asyncio`	I/O-bound	Нет (блокирует)	Легкий (в одном потоке)	Низкие
`threading`	I/O-bound	Нет (из-за GIL)	Средний (требуются блокировки)	Средние
`multiprocessing`	CPU-bound, I/O-bound	Да (истинный)	Сложный (через IPC)	Высокие (создание процессов)

Пример неэффективного использования asyncio для CPU-bound задачи:

# inefficient_async.py
import asyncio
import time

async def compute_heavy():
    print("Start heavy computation...")
    # Имитация долгого вычисления
    result = 0
    for i in range(10**8):
        result += i
    print(f"Heavy computation finished with result: {result}")
    return result

async def main():
    tasks = [compute_heavy(), compute_heavy()]
    await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
    start_time = time.time()
    asyncio.run(main())
    end_time = time.time()
    print(f"Total time: {end_time - start_time:.2f} seconds")

Этот код не будет выполнять вычисления параллельно, даже при использовании asyncio.gather, потому что compute_heavy блокирует цикл событий.

Пример эффективного использования multiprocessing для CPU-bound задачи:

# efficient_multiprocessing.py
import multiprocessing
import time

def compute_heavy():
    print("Start heavy computation...")
    # Имитация долгого вычисления
    result = 0
    for i in range(10**8):
        result += i
    print(f"Heavy computation finished with result: {result}")
    return result

if __name__ == "__main__":
    start_time = time.time()
    # Создаем пул процессов
    pool = multiprocessing.Pool(processes=2)
    # Запускаем задачи в отдельных процессах
    results = pool.map(compute_heavy, [None, None]) # Передаем аргументы (в данном случае None)

    # Закрываем пул и ждем завершения
    pool.close()
    pool.join()

    end_time = time.time()
    print(f"Total time: {end_time - start_time:.2f} seconds")

Этот код будет выполнять вычисления параллельно в двух отдельных процессах, что более эффективно для CPU-bound задач.

Таким образом, неэффективность асинхронных функций для больших вычислений связана с их неспособностью отдавать управление во время выполнения CPU-bound задачи, блокируя цикл событий. Для таких задач следует использовать многопроцессорность.

Почему неэффективно выполнять вычисления больших значений в асинхронной функции?