Асинхронность не делает операции быстрее, она просто не заставляет процесс простаивать, пока мы ждём ответ от другого сервиса по сети или, например, ответ от базы данных
⤵️ Когда асинхронность действительно помогает:
1️⃣I/O-bound задачи (ожидание внешних операций)
Запросы к API, загрузка страниц, файлов, парсеры, интеграции
2️⃣Работа с базами данных (это тоже I/O bound)
Если драйвер поддерживает асинхронность (например, asyncpg, databases, SQLAlchemy Async) — можно выполнять десятки запросов параллельно без ожидания результата от других запросов
3️⃣Веб-сервера с высокой нагрузкой
В FastAPI, aiohttp, Sanic и других асинхронных фреймворках одно приложение может обслуживать тысячи подключений без создания множества потоков
✖️ Когда не стоит использовать:
1️⃣ CPU-bound задачи
Вычисления, парсинг, обработка изображений, аналитика данных — всё, что грузит процессор
> Асинхронность здесь бесполезна, потому что event loop будет заблокирован
> Лучше использовать multiprocessing
2️⃣ Локальные вычисления
Форматирование, расчёты, сортировка, работа с коллекциями — обычный синхронный код будет проще и быстрее
>>> В итоге:
Если есть ожидания (сеть, БД, файлы) ➡️ async может помочь в этой ситуации
Нет ожидания (система в явном виде не простаивает, происходят какие-то вычисления) ➡️ оставь синхронный код
🚀 Пост Guru Python: @SergeyFilichkinTeam