Почему вычислять большие значения в асинхронной функции - плохо?

1️⃣ Как кратко ответить

Вычисление больших значений в асинхронной функции плохо, потому что это блокирует выполнение других асинхронных задач. Асинхронные функции предназначены для ввода-вывода, а не для интенсивных вычислений. Для тяжелых вычислений лучше использовать отдельные потоки или процессы.

2️⃣ Подробное объяснение темы

Асинхронное программирование в Python, особенно с использованием asyncio, позволяет эффективно управлять задачами ввода-вывода, такими как сетевые запросы или операции с файлами. Однако, когда дело доходит до выполнения тяжелых вычислений, асинхронные функции могут стать узким местом.

Что такое асинхронное программирование?

Асинхронное программирование позволяет выполнять несколько задач одновременно, не блокируя основной поток выполнения. Это достигается за счет использования event loop, который переключается между задачами, когда одна из них ожидает завершения операции ввода-вывода.

Почему асинхронные функции не подходят для тяжелых вычислений?

Асинхронные функции в Python работают в одном потоке. Это означает, что если одна из задач начинает выполнять тяжелые вычисления, она блокирует event loop, и другие задачи не могут быть выполнены до завершения этих вычислений. Это противоречит самой сути асинхронного программирования, которое должно обеспечивать высокую отзывчивость и параллельное выполнение задач.

Аналогия

Представьте, что вы находитесь в ресторане, где один официант обслуживает всех клиентов. Если один из клиентов заказывает сложное блюдо, которое требует много времени на приготовление, и официант сам готовит его, то остальные клиенты будут ждать, пока он не закончит. Это неэффективно. Вместо этого официант должен передать заказ на кухню и продолжать обслуживать других клиентов.

Как справляться с тяжелыми вычислениями?

1. Использование потоков: Для выполнения тяжелых вычислений можно использовать ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures. Это позволяет выполнять задачи в отдельных потоках, не блокируя event loop.

   import asyncio
   from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
   ​
   def heavy_computation(x):
       # Имитация тяжелых вычислений
       return x * x
   ​
   async def main():
       loop = asyncio.get_running_loop()
       with ThreadPoolExecutor() as pool:
           result = await loop.run_in_executor(pool, heavy_computation, 10)
           print(f'Result: {result}')
   ​
   asyncio.run(main())
   

2. Использование процессов: Если вычисления действительно тяжелые и требуют много ресурсов, можно использовать ProcessPoolExecutor, который запускает задачи в отдельных процессах, что позволяет использовать несколько ядер процессора.

   import asyncio
   from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
   ​
   def heavy_computation(x):
       # Имитация тяжелых вычислений
       return x * x
   ​
   async def main():
       loop = asyncio.get_running_loop()
       with ProcessPoolExecutor() as pool:
           result = await loop.run_in_executor(pool, heavy_computation, 10)
           print(f'Result: {result}')
   ​
   asyncio.run(main())