Какие задачи можно решить с помощью асинхронности в Python

Асинхронность в Python идеально подходит для I/O-bound задач, где основное время тратится на ожидание внешних операций. Основные сценарии:

1. Веб-скрапинг и API-запросы - пока один запрос ждёт ответа, можно запускать другие

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

2. Веб-серверы (FastAPI, Quart) - обработка множества соединений одновременно

3. Работа с базами данных - асинхронные драйверы для PostgreSQL (asyncpg), MongoDB (Motor)

4. Микросервисы и очереди - взаимодействие с RabbitMQ, Kafka

5. Сетевые приложения - чат-серверы, прокси

6. Параллельные таймеры и планировщики - asyncio.sleep не блокирует поток

Ключевое преимущество - эффективное использование ресурсов при работе с медленными операциями. Для CPU-bound задач лучше использовать multiprocessing.