Почему выполнение вычислений с большими значениями в асинхронной функции может быть неэффективным?

Асинхронные функции в Python, основанные на asyncio, используют один поток выполнения. Когда в асинхронной функции производятся длительные синхронные вычисления с большими значениями, они блокируют этот единственный поток. Это означает, что другие асинхронные задачи, ожидающие выполнения, не могут быть запущены до завершения текущего вычисления. Таким образом, асинхронность теряет свое главное преимущество - способность эффективно обрабатывать множество независимых I/O-связанных операций concurrently.

Для выполнения CPU-bound задач (нагружающих процессор), таких как вычисления с большими значениями, более эффективным подходом является использование многопоточности или многопроцессорности.

• Многопоточность (Threading) подходит для задач, которые в основном ждут I/O (чтения из файла, сетевые операции). Для CPU-bound задач в Python она ограничена из-за Global Interpreter Lock (GIL), который позволяет выполнять только один поток Python в любой момент времени.
• Многопроцессорность (Multiprocessing) создает отдельные процессы, каждый со своим интерпретатором Python и памятью. Это позволяет параллельно выполнять CPU-bound задачи, используя несколько ядер процессора.

Пример неэффективного использования асинхронности для вычислений:

python

Чтобы сделать вычисления эффективными в контексте асинхронности или использовать их совместно с async/await для I/O задач, можно использовать loop.run_in_executor(). Это позволяет выполнять блокирующие функции в отдельном потоке или процессе, не блокируя основной цикл событий.

python

Таким образом, выполнения вычислений с большими значениями непосредственно в асинхронной функции блокирует цикл событий, делая асинхронность неэффективной. Для таких задач следует использовать многопоточность или многопроцессорность, интегрируя их с асинхронностью через исполнители (executors).