Разбор threading vs multiprocessing vs asyncio в Python

"Автор", пожалуйста. Я против феминитивов, каверкают русский язык.

Дальше. Если мы ищем решение именно в рамках Python, давайте признаем:

1. По поводу to_thread: он действительно не спасает от GIL, но он спасает событийный цикл от блокировки во время системного вызова (открытия файла или ожидания аудио-карты). Это позволяет sleep проснуться вовремя, даже если поток со звуком еще работает.

2. По поводу точности: чтобы минимизировать влияние play_audio на следующую итерацию while, расчет времени wait должен происходить сразу после вызова create_task, а не после завершения задачи. В моем примере так и сделано.

   Если цена ошибки в 10–50 мс критична — Python действительно лишний. Такие задачи решаются либо на уровне ОС (systemd-timers), либо на языках с вытесняющей многозадачностью.

А по поводу "Asyncio V2" в Python 3.14 — полностью разделяю ваш энтузиазм. Возможно, это наконец-то избавит нас от необходимости выбирать между оверхедом процессов и ограничениями одного потока.

Разбор threading vs multiprocessing vs asyncio в Python

Вы абсолютно правы: современный высокопроизводительный Python всё больше напоминает "клей" для эффективных библиотек, написанных на C, Rust или C++. Использование Granian вместо Uvicorn или msgspec вместо Pydantic — это отличные примеры того, как разработчики стараются обойти врожденную медлительность интерпретатора.

Что же остается от самого Python? Пожалуй, самое ценное — скорость разработки и экосистема. Python стал универсальным интерфейсом: он позволяет строить сложную логику на простом и читаемом языке, делегируя "черную работу" низкоуровневым движкам. В итоге мы получаем лучшее из двух миров: комфорт написания кода и производительность, близкую к нативной. Да, от чистого Python остаются в основном "синтаксические конструкции", но именно они делают разработку доступной и быстрой

Разбор threading vs multiprocessing vs asyncio в Python

Если asyncio не подходит из-за рисков блокировки событийного цикла, можно же попробовать multiprocessing. Вынос воспроизведения в отдельный независимый процесс гарантирует, что планировщик не будет зависеть от длительности или ошибок выполнения задачи. Достаточно реализовать цикл, который динамически рассчитывает время до начала следующей минуты и запускает новый процесс ровно в «ноль секунд».

Разбор threading vs multiprocessing vs asyncio в Python

Согласна, Python — это не система реального времени. Если процессор «ляжет», опоздает любой скрипт. Но для аудио это не критично. Если нужен именно Python, я бы выбрала asyncio. Он не «плывет», так как мы считаем время до :00 на каждом шаге, а не просто ждет по 60 секунд. Так, например:

while True:

now = datetime.datetime.now()

wait = 60 - now.second - now.microsecond/1e6

await asyncio.sleep(wait)

asyncio.create_task(play_audio())

Разбор threading vs multiprocessing vs asyncio в Python

Ответила вам. Коммент ниже

Разбор threading vs multiprocessing vs asyncio в Python

Вам подойдет asyncio. Он позволяет реализовать «кооперативную многозадачность»: вычислять точное время до следующего тика, пока звук проигрывается в фоне, не блокируя основной цикл.

Разбор threading vs multiprocessing vs asyncio в Python

Приветствую.

1. Для тяжёлых вычислений Python довольно медленный и ограничен GIL. Для простых расчётов, I/O-задач, бизнес-логики и «склейки» компонентов он используется повсеместно. И на практике Python редко считает сам — тяжёлую работу за него делают библиотеки на C или Rust.

2. Да, конечно есть. NumPy, Polars, PyTorch и другие считают в нативном коде, параллельно и без GIL. Python там обеспечивает только интерфейс. В статье это не подчеркнуто, потому что для экосистемы Python это уже стандартная модель.

3. Здесь распишу подробнее. По rps:

·        Java / C# в среднем дают больше RPS на одном процессе

·        Python даёт меньше RPS на процесс, но разница обычно не в разы, а в процентах

Потому что в таком сервисе:

·        70–90% времени уходит на ожидание сети и БД

·        Python в это время просто ждёт, а не «медленно считает»

Например, запрос в БД — 5–20 мс, HTTP-вызов — 10–50 мс, Python-логика — микросекунды. То есть, даже если Python в 2 раза медленнее Java на вычислениях —
на фоне сетевых задержек это почти незаметно.

Python используют под high load и весьма успешно. Так как асинхронные серверы (FastAPI, aiohttp) держат десятки тысяч соединений, сервисы масштабируют горизонтально (добавляют инстансы), а тяжёлые вычисления выносятся в отдельные воркеры или нативные библиотеки. В целом, high load решается архитектурой, а не языком.

Но, если у вас в каждом запросе много CPU-вычислений, нельзя масштабироваться горизонтально и нужно максимум RPS с одного процесса любой ценой, то лучше выбрать Java, C# или Go.