Почему использовать asyncio лучше чем threading, каковы преимущества и недостатки threading?

Что проверяют

Не поведётесь ли вы на слово «лучше»: сильный ответ начинается с того, что инструменты решают разные задачи. Дальше смотрят, понимаете ли цену кооперативной модели и умеете ли стыковать её с блокирующим кодом. Следом обычно спрашивают про счётную нагрузку и про старую синхронную библиотеку в проекте.

Как отвечать

Сначала общее: ни asyncio, ни threading не дают параллельного исполнения Python-кода в обычной сборке CPython, потому что мешает GIL. Оба выигрывают на ожидании внешних систем, но платят разную цену.

• asyncio: один поток, событийный цикл, переключение в точках await. Задача стоит килобайты, десятки тысяч одновременных соединений это норма. Места переключения видны прямо в коде, поэтому гонок меньше, а TaskGroup и asyncio.timeout (с Python 3.11) дают внятную отмену и группы исключений;
• threading: вытесняющее переключение, любой блокирующий вызов работает как есть, синхронный код заводится без переписывания. Расплата в памяти на поток, в стоимости переключений и в том, что поток может прерваться между любыми двумя байт-кодами, отсюда гонки и необходимость Lock;
• связка: блокирующий вызов внутри асинхронного кода выносится в asyncio.to_thread или run_in_executor, иначе он останавливает весь цикл вместе с чужими запросами.

Главный минус asyncio назовите честно: асинхронность заразна, вся цепочка вызовов должна быть асинхронной, и одна библиотека без асинхронного драйвера (например синхронный клиент базы) сводит выигрыш к нулю. Для счётных задач не подходит ни то ни другое, там процессы или расширения, отпускающие GIL. Стоит упомянуть и то, что в сборке без GIL, официально поддерживаемой с 3.14, потоки дают настоящую параллельность, и выбор становится менее однозначным.

Где спотыкаются

Ставят time.sleep или синхронный requests внутри корутины. Цикл встаёт целиком, а по графикам это выглядит как «сервис тормозит под нагрузкой».

Считают, что потоки ускорят вычисления. На чистом Python-коде два потока обычно медленнее одного из-за борьбы за GIL.

Забывают про исключения в задачах: ссылку на create_task никто не держит, результат не ждут, и ошибка тихо теряется.