🔹 Параллелизм в Python: threading vs asyncio 🔹 Когда лучше threading, а когда asyncio? 🔸 Без конкурентности (concurrency) приложение простаивает при I/O: клиенты ждут, throughput падает. threading и asyncio дают параллельность (parallelism) разными способами, чтобы не блокировать процесс.
🔸 threading — это OS‑потоки. Простая модель: запустил функцию в Thread. Хорошо для блокирующего I/O и когда есть C‑расширения, которые освобождают GIL (Global Interpreter Lock).
🔸 GIL (Global Interpreter Lock) мешает реальной параллельности Python‑байткода: для CPU‑bound задач threading не даст ускорения — используйте multiprocessing или C/нативные библиотеки.
🔸 asyncio — одна нить + event loop. Экономит память и масштабируется при тысячах одновременных I/O, но требует async‑совместимых библиотек и другой архитектуры кода.
import asyncio
async def task(n): await asyncio.sleep(1) return n
async def main(): await asyncio.gather(*(task(i) for i in range(1000)))
asyncio.run(main())
📚 Для many I/O — asyncio; для простоты и C‑кодa — threading; для CPU‑bound — multiprocessing.
➡️ Мы в Telegram - Сетке - Дзен Буду рад вашей реакции здесь⬇️
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
