Какие основные элементы и задачи содержит модуль asyncio в Python

Что проверяют

Понимаете ли вы кооперативную многозадачность: кто переключает корутины и почему одна блокирующая строка останавливает весь сервис. Следом обычно спрашивают, чем asyncio отличается от потоков и как выполнить несколько запросов одновременно.

Как отвечать

• цикл событий (event loop): планировщик в одном потоке. Выполняет готовые задачи, пока те не отдадут управление на await, и следит за сокетами. Запускается через asyncio.run(), с циклом вручную работают редко;
• корутина: результат вызова async def. Сам вызов ничего не выполняет, код пойдёт только при await или в составе задачи;
• задача (Task): корутина, поставленная в расписание через asyncio.create_task(). Стартует, как только цикл получит управление;
• Future: низкоуровневый «результат будет позже», на нём построен Task. В прикладном коде встречается редко;
• комбинаторы: asyncio.gather() для одновременного ожидания, asyncio.TaskGroup (с 3.11), где ошибка одной задачи отменяет остальные, asyncio.timeout() и wait_for() для таймаутов;
• синхронизация: Lock, Semaphore для ограничения числа одновременных запросов, Event, asyncio.Queue для схемы производитель и потребитель;
• мост к блокирующему коду: asyncio.to_thread() и loop.run_in_executor();
• ввод-вывод: streams (open_connection, start_server) и подпроцессы (create_subprocess_exec).

Упомяните отмену: task.cancel() бросает CancelledError внутри корутины в точке await, и глотать это исключение нельзя.

Где спотыкаются

Вызывают в корутине time.sleep() или синхронный requests. Цикл встаёт целиком, и все остальные запросы ждут. Нужны asyncio.sleep() и асинхронные клиенты вроде httpx или aiohttp.

Запускают create_task и не сохраняют ссылку. Цикл держит задачи слабыми ссылками, незавершённую задачу может забрать сборщик мусора, а её исключение потеряется.

Считают, что asyncio ускоряет вычисления. Он выигрывает на ожидании сети и диска, а тяжёлую математику уносят в процессы: в стандартной сборке Python потоки упираются в GIL.