В чем отличие асинхронного подхода от синхронного

Что проверяют

Понимаете ли вы, что асинхронность в Python это не параллелизм, и знаете ли, когда она даёт выигрыш, а когда нет.

Как отвечать

В синхронном коде операции идут последовательно: пока выполняется запрос к базе или к внешнему сервису, поток стоит и ждёт. В асинхронном ожидание не блокирует: на await корутина отдаёт управление циклу событий, и он запускает другие готовые задачи.

Ключевые вещи, которые стоит проговорить:

• это конкурентность, а не параллелизм: один поток и один цикл событий выполняют много задач по очереди, переключаясь на точках ожидания. Ядра процессора при этом не загружаются параллельно;
• выигрыш там, где много ожидания ввода-вывода: сеть, диск, база. Тысяча одновременных HTTP-запросов через asyncio.gather отработает за время самого долгого, а не за сумму;
• на вычислениях выигрыша нет: тяжёлый расчёт заблокирует цикл событий целиком. Для этого берут процессы (ProcessPoolExecutor), а не корутины;
• вся цепочка должна быть асинхронной: один синхронный вызов внутри корутины (обычный requests, тяжёлый time.sleep, синхронный драйвер базы) останавливает всё приложение. Такие вызовы уносят в run_in_executor или заменяют на асинхронные библиотеки;
• цена: код сложнее отлаживать, стек вызовов менее очевиден, экосистема требует асинхронных аналогов (httpx, asyncpg, SQLAlchemy в асинхронном режиме).

Полезно добавить, что альтернатива не всегда асинхронность: несколько процессов с синхронным кодом часто проще и достаточно быстры, а с появлением свободнопоточного режима картина будет меняться.

Где спотыкаются

Говорят «асинхронно значит параллельно» и не упоминают глобальную блокировку интерпретатора.

Ждут ускорения вычислений от asyncio.

Забывают, что забытый await возвращает корутину, а не результат, и код молча делает не то.