Как event loop управляет тасками

Что проверяют

Понимаете ли вы asyncio изнутри: что такое задача, когда она реально начинает выполняться и почему один блокирующий вызов останавливает всё. Следом обычно просят объяснить разницу между корутиной и Task или спрашивают, чем gather отличается от TaskGroup.

Как отвечать

Event loop однопоточный и работает по принципу кооперативной многозадачности: задачи сами отдают управление на каждом await, который не может завершиться сразу. Параллельности нет, есть конкурентность.

• Task: обёртка над корутиной, наследник Future. asyncio.create_task() не выполняет корутину сразу, а ставит её первый шаг в очередь готовых колбэков;
• шаг задачи: цикл вызывает coro.send(None), и корутина выполняется до await на незавершённом Future. Задача вешает на этот Future колбэк пробуждения и возвращает управление;
• итерация цикла: считает таймаут до ближайшего таймера (call_later, asyncio.sleep), ждёт готовности сокетов через селектор (epoll в Linux, kqueue в macOS), переносит сработавшие I/O-события и таймеры в очередь готовых и выполняет всё, что в ней лежит;
• пробуждение: когда Future завершился, его колбэк через call_soon снова ставит шаг задачи в очередь.

asyncio.run() создаёт цикл, выполняет главную корутину, по её завершении отменяет оставшиеся задачи и закрывает цикл. С Python 3.11 есть asyncio.TaskGroup: при ошибке одной задачи остальные отменяются, а исключения собираются в ExceptionGroup. Блокирующий код выносят в asyncio.to_thread() или run_in_executor.

Где спотыкаются

Вызывают синхронную функцию внутри корутины: time.sleep, requests.get, тяжёлый расчёт. Цикл стоит, все задачи ждут, а метрики показывают необъяснимые задержки.

Не сохраняют ссылку на результат create_task. Цикл держит задачи через слабые ссылки, и задачу может собрать сборщик мусора до завершения, документация прямо об этом предупреждает.

Говорят, что gather выполняет корутины параллельно, как потоки. Это переключение в одном потоке, и нагрузку на CPU оно не ускоряет.