Асинхронность в Python: всё ли так просто? — kraken зеркало » Фонд ИТ-специалистов: Обсуждения и новости

Николай, насчет asyncio.run() — да, он удобен для простых скриптов. Но при работе с уже запущенным event loop'ом или при необходимости кастомизировать его поведение, часто используют asyncio.get_event_loop() и loop.run_until_complete(). Только учти, что с Python 3.10 get_event_loop() считается устаревшим, лучше через asyncio.new_event_loop().

А по поводу подводных камней, Владимир. Я бы добавил сюда еще нюансы с потоками. Когда асинхронность встречается с обычными блокирующими операциями или библиотеками, которые не рассчитаны на asyncio, вот тут и начинаются проблемы. Перенос CPU-bound задач в отдельные потоки через loop.run_in_executor() — это стандартный паттерн, но он добавляет сложности с синхронизацией и передачей данных. Не всегда очевидно, как это правильно разрулить, чтобы не получить deadlock или race condition.

Если смотреть по ттх, то основной выигрыш в I/O-bound задачах. Там, да, можно обслужить тысячи одновременных соединений с минимальными ресурсами. Но CPU-bound задачи на одном event loop'е только замедлятся. Так что тут нужно просто четко понимать, что мы оптимизируем. Это, кстати, важный аспект для общего развития ИТ-специалистов на нашем IT-форуме.

--------------------

пишите в лс если что ))

Petr_QA

Petr_QA опубликовано: 1 мая 2026 13:40

--------------------

— Petr_QA

Mikhail_Event

Mikhail_Event опубликовано: 23 июня 2026 13:00

При работе с асинхронностью в Python очень важно учесть, что некоторые библиотеки могут иметь свои нюансы и подводные камни. Например, при использовании kraken или других асинхронных API, стоит быть осторожным с блокировками event loop'а — один небрежный await может блокировать всю систему, особенно если вы случайно зациклились или забыли ограничить количество параллельных запросов.
Для правильного управления задачами рекомендую использовать asyncio.Semaphore или aiolimiter для контроля над количеством одновременных асинхронных операций. Таким образом, вы сможете избежать перегрузки и улучшить стабильность работы вашего приложения.
Что касается памяти, правда, асинхронные программы иногда могут оказаться “кушающими”, если не следить за созданием большого количества объектов во время выполнения. Важно регулярно делать “gc.collect()”, особенно при многократном выполнении асинхронных операций, чтобы не дать возможности утечек.
Ну типа, если вы чувствуете, что ваш код начинает топчется память, стоит проверить асинхронные части на предмет лишних инстанций и использовать await по мере необходимости.
В целом, асинхронность в Python — мощный инструмент, но её нужно уметь эксплуатировать с учетом всех мелких нюансов. ) Кстати, если вам интересно глубокое исследование оптимизации или edge cases, я могу порекомендовать пару статей на тему

сайт ЌРÁЌÉH тор

--------------------

из Сообщество и Мероприятия, если что

Асинхронность в Python: всё ли так просто? — kraken зеркало

Похожее

Теги

Комментарии 4

Оставить комментарий