Какие подводные камни асинхронности в Python вы знаете?

• Complexity: Асинхронный код часто сложнее для понимания и отладки, чем синхронный, из-за нелинейного потока выполнения.
• Debugging: Отладка асинхронного кода может быть затруднена из-за необходимости отслеживать состояние корутин и планировщика.
• Resource Management: Управление ресурсами, такими как файловые дескрипторы или сетевые соединения, требует осторожности, чтобы избежать утечек при переключении контекста.
• Blocking Operations: Если в асинхронном коде встречается блокирующая операция, она застопорит весь цикл событий. Для блокирующих операций нужно использовать потоки (ThreadPoolExecutor) или процессы (ProcessPoolExecutor).
• Library Compatibility: Не все сторонние библиотеки поддерживают асинхронное взаимодействие. Приходится использовать обертки или искать асинхронные альтернативы.
• Context Switching Overhead: Хотя асинхронность избегает накладных расходов операционной системы на переключение потоков, накладные расходы на переключение контекста между корутинами в цикле событий все равно существуют.
• Increased Memory Usage: Каждая корутина имеет свой фрейм стека, что может привести к увеличению потребления памяти по сравнению с синхронным кодом при большом количестве одновременных операций.
• Difficulty with Legacy Code: Интеграция асинхронности в существующий синхронный код может быть сложной и требовать значительных рефакторинга.

# Пример блокирующей операции в асинхронном коде
import asyncio
import time

async def blocking_function():
    print("Blocking operation started")
    time.sleep(5)  # Это блокирующая операция
    print("Blocking operation finished")

async def main():
    print("Main started")
    task = asyncio.create_task(blocking_function())
    print("Task created")
    await task
    print("Main finished")

# Запуск main приведет к блокировке всего цикла событий
# asyncio.run(main())

# Правильный подход: использовать run_in_executor для блокирующих операций
import asyncio
import time
import concurrent.futures

async def non_blocking_function():
    print("Non-blocking operation started")
    # Имитация неблокирующей работы
    await asyncio.sleep(1)
    print("Non-blocking operation finished")

async def blocking_io_operation():
    print("Blocking I/O started")
    # Пример: чтение файла, которое может быть блокирующим
    with open("test.txt", "r") as f:
        content = f.read()
    print("Blocking I/O finished")
    return content

async def main_executor():
    print("Main executor started")
    loop = asyncio.get_running_loop()

    # Запуск блокирующей операции в отдельном потоке
    content = await loop.run_in_executor(None, blocking_io_operation)
    print(f"File content: {content[:10]}...")

    await non_blocking_function()
    print("Main executor finished")

# asyncio.run(main_executor())