> Что происходит при смешивании синхронного кода с CPU-bound задачами в Python (Python)

При смешивании синхронного кода с CPU-bound задачами в Python возникает проблема блокировки event loop (цикла событий) в асинхронных фреймворках (например, asyncio). CPU-bound задачи, такие как интенсивные вычисления, обработка больших массивов данных или криптографические операции, занимают GIL (Global Interpreter Lock) на длительное время. В синхронном коде это не создает проблем, но в асинхронном контексте, где ожидается быстрая кооперативная многозадачность, выполнение такой задачи "замораживает" весь event loop. Другие корутины не могут выполняться, пока CPU-bound задача не завершится, что приводит к потере отзывчивости приложения (например, задержкам в обработке HTTP-запросов или WebSocket-соединений).

Чтобы избежать этого, CPU-bound задачи следует выносить в отдельные потоки (через loop.run_in_executor с ThreadPoolExecutor) или процессы (с ProcessPoolExecutor). В случае процессов GIL не мешает, так как каждый процесс имеет свой GIL, и можно достичь параллелизма. Однако нужно учитывать накладные расходы на межпроцессное взаимодействие (pickle, передача данных). Для синхронного кода без асинхронности проблема сводится к тому, что CPU-bound задача просто занимает поток, но это ожидаемо, так как синхронный код не предполагает конкурентности на уровне одного потока.