Асинхронные функции в Python (например, с использованием asyncio) предназначены для эффективного управления операциями ввода-вывода, которые не блокируют поток выполнения. Однако, если внутри такой функции выполнять тяжёлые вычисления (CPU-bound задачи), это приведёт к блокировке основного event loop.

Почему это плохо:

Event loop отвечает за переключение между задачами и обработку событий. Если он занят тяжёлыми вычислениями, он не сможет обрабатывать другие асинхронные операции.
В результате падает общая производительность и отзывчивость приложения.

Для решения таких задач используют:

Запуск тяжёлых вычислений в отдельных процессах (модуль multiprocessing), чтобы не блокировать event loop.
Использование потоков (threading) с осторожностью, так как в Python есть GIL, ограничивающий параллелизм потоков для CPU-bound задач.

Пример запуска CPU-bound задачи в отдельном процессе из async функции:

import asyncio
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def cpu_bound_task(x):
    # Тяжёлые вычисления
    return sum(i * i for i in range(x))

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    with ProcessPoolExecutor() as pool:
        result = await loop.run_in_executor(pool, cpu_bound_task, 10**7)
    print(result)

asyncio.run(main())

Почему неэффективно выполнять вычисления больших значений в асинхронной функции?