Какие задачи подходят для асинхронного выполнения

Асинхронное выполнение идеально для I/O-bound задач, где основное время тратится на ожидание внешних ресурсов. Примеры:

• Сетевые запросы (API, веб-скрапинг)
• Работа с базами данных
• Чтение/запись файлов
• Микросервисная архитектура
• Веб-серверы (обработка множества соединений)

Пример с asyncio:

import asyncio
import aiohttp

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

async def main():
    urls = ['url1', 'url2', 'url3']
    tasks = [fetch_url(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)

asyncio.run(main())

Для CPU-bound задач (математические вычисления, обработка изображений) лучше использовать multiprocessing, так как GIL блокирует параллельное выполнение потоков в Python.