Быстрый Python 2026: как профи разгоняют код с помощью асинхронности, потоков и процессов

Python любят за простоту и выразительность, но часто обвиняют в медлительности. Кажется, что это язык для новичков и прототипов, а не для серьезных вычислений. Однако все зависит от того, как вы его используете. В этом материале мы расскажем об асинхронности, многопоточности и мультипроцессинге — трех подходах, которые помогут ускорить ваш код.

Асинхронность в Python

Асинхронное программирование — это подход к написанию кода, при котором долгие операции (сетевые запросы, чтение файлов или работа с базами данных) не останавливают выполнение программы. Благодаря этому программа не простаивает, а продолжает работать с другими задачами, пока медленная операция находится в состоянии ожидания.

В Python асинхронность реализована через ключевые слова async и await, а управляет всем модуль asyncio. Он позволяет запускать множество операций ввода-вывода (I/O) одновременно, не создавая десятки потоков. Этот механизм нашел широкое применение в сетевых приложениях, API и веб-сервисах.

Пример асинхронности в Python:

import asyncio

import aiohttp

async def fetch(session, url):

    async with session.get(url) as response:

        return await response.text()

async def main():

    urls = ['https://example.com', 'https://python.org', 'https://realpython.com']

    async with aiohttp.ClientSession() as session:

        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]

        results = await asyncio.gather(*tasks)

        print(results)

asyncio.run(main())

В примере несколько запросов выполняются практически одновременно без потоков или процессов.

С выходом Python 3.14 модуль asyncio получил дополнительные инструменты для отладки и мониторинга: теперь можно видеть состояние задач и замеры времени прямо из кода. Это делает асинхронные приложения еще более прозрачными и управляемыми.

Про асинхронность важно знать:

• Она эффективна только при I/O-нагрузке.
• Асинхронный код не должен вызывать блокирующие функции.
• Для корректной работы нужны библиотеки, поддерживающие асинхронный режим (aiohttp, aiosqlite, asyncpg и другие).

Асинхронность — один из самых простых способов добиться ускорения без изменения архитектуры программы.

Многопоточность в Python

Многопоточность — это способ выполнять несколько задач внутри одной программы одновременно. Каждая задача работает в своем потоке, и все они делят общую память. Например: пока один поток ждет ответ от сервера, другой может продолжать работу.

Долгое время в Python настоящая многопоточность была ограничена GIL (Global Interpreter Lock) — механизмом, который разрешает выполнять только один поток Python-кода в каждый момент времени. Это делало многопоточность полезной только для I/O-задач (при загрузке данных, работе с сетью или файлами), но бессмысленной для вычислений.

В Python 3.14 появился free-threaded режим — экспериментальный вариант интерпретатора, где GIL можно отключить. В таком режиме потоки действительно работают параллельно и задействуют все ядра процессора. Это огромный шаг вперед: теперь threading способен конкурировать с multiprocessing для CPU-bound задач.

Пример многопоточности в Python:

import threading

import requests

def download(url):

    print(f'Загрузка {url}')

    r = requests.get(url)

    print(f'Готово: {url}, размер {len(r.content)} байт')

urls = ['https://example.com', 'https://python.org', 'https://realpython.com']

threads = [threading.Thread(target=download, args=(url,)) for url in urls]

for t in threads:

    t.start()

for t in threads:

    t.join()

Этот код и раньше был полезен для сетевых операций, но теперь, в режиме без GIL, потоки могут работать независимо и на вычислительных задачах.

Плюсы многопоточности:

• Простота реализации.
• Низкие накладные расходы по сравнению с процессами.
• Возможность эффективного параллелизма в free-threaded Python.

Однако стоит помнить:

• Стандартный CPython по-прежнему использует GIL, если вы не включили free-threaded режим.
• Перед сложными и интенсивными вычислениями лучше убедиться, что вы запускаете free-threaded сборку.
• Потоки разделяют память, а это требует осторожности при организации доступа к общим данным.

Многопоточность — рабочий способ ускорить вычисления в Python, если используется новая версия интерпретатора.

Хотите освоить востребованный язык программирования? Тогда вам на курс Академии ТОП «Python разработка». Всего за 12 месяцев вы изучите все ключевые инструменты программиста, освоите разработку полноценных приложений, получите практику на реальных кейсах компаний-партнеров и соберете полноценное портфолио. Все это, а также диплом государственного образца и помощь карьерного центра поможет вам заинтересовать даже самого требовательного работодателя и успешно пройти собеседование на позицию junior-специалиста уже в первый месяц после завершения программы. А успешные студенты трудоустраиваются еще в процессе обучения.

Мультипроцессинг в Python

Мультипроцессинг — это способ ускорить выполнение программы за счет запуска нескольких процессов одновременно. Каждый процесс работает независимо и использует свое ядро процессора, поэтому код может выполнять задачи параллельно.

Такой подход незаменим для тяжелых вычислений, когда одного потока уже недостаточно (при анализе данных, обучении моделей или обработке изображений). Процессы изолированы друг от друга, поэтому система работает стабильнее, хотя обмен данными становится более затратным по времени и памяти.

Пример мультипроцессинга в Python:

from multiprocessing import Pool

def square(n):

    return n * n

if __name__ == '__main__':

    with Pool(4) as pool:

        results = pool.map(square, range(10))

        print(results)

Каждый процесс здесь вычисляет часть задачи независимо, и итог получается быстрее, чем при однопоточном исполнении.

Преимущества мультипроцессинга:

• Настоящий параллелизм, независимо от GIL.
• Эффективное использование всех ядер процессора.
• Сбой одного процесса не останавливает остальные.

Недостатки:

• Высокие накладные расходы (памяти и процессорного времени).
• Более медленный запуск по сравнению с потоками.
• Обмен данными сложнее, чем между потоками.

После появления free-threaded режима мультипроцессинг в Python по-прежнему остается актуальным для классических сборок и ресурсоемких задач, особенно в тех случаях, когда стабильность и изоляция процессов важнее скорости вычислений.

Выбираем async/await, threading или multiprocessing

Каждый из этих подходов лучше справляется с определенным типом задач:

• Если программа связана с операциями ввода-вывода, лучше использовать асинхронность.
• Многопоточность хорошо подходит для умеренных вычислительных задач, где нужно часто обмениваться данными между потоками (например, обработка потоков данных, сжатие, преобразование изображений).
• Мультипроцессинг остается оптимальным решением для тяжелых и изолированных вычислений — например, при анализе больших массивов данных, обучении нейросетей или сложных математических расчетах, где каждый процесс выполняет независимую часть работы.

Сравнение способов параллельного выполнения задач в Python:

Подход	Оптимальная область применения	Преимущества	Ограничения
Async/await	I/O-bound	Простота, высокая эффективность	Не ускоряет CPU-вычисления
Threading	I/O или CPU (в free-threaded)	Малые накладные расходы, общая память	В классическом CPython ограничен GIL
Multiprocessing	CPU-bound	Настоящий параллелизм, стабильность	Медленный обмен данными, больше памяти

Современные проекты часто комбинируют подходы. Например, API-сервер может использовать asyncio для сетевых запросов и multiprocessing или threading (в no-GIL режиме) для обработки данных.

Другие способы ускорения кода на Python

Помимо асинхронности и параллелизма, существует множество способов добиться ускорения Python-кода без радикальных изменений.

• Использование библиотек на C. Модули вроде NumPy, Numba, Cython по-прежнему обеспечивают прирост скорости в 10–100 раз за счет компиляции критичных участков.
• JIT-компиляция с PyPy. В 2025 году PyPy улучшил JIT и поддержку современных библиотек, что делает его полноценной альтернативой CPython для долгоживущих программ.
• Профилирование. Прежде чем оптимизировать, измеряйте. Инструменты cProfile, py-spy, line_profiler помогают найти узкие места.
• Кэширование. functools.lru_cache или Redis позволяют не пересчитывать одно и то же.
• Оптимизация алгоритмов. Иногда ускорить код можно, переписав его более эффективно — убрав лишние операции и выбрав подходящий способ обработки данных.

Все эти методы хорошо сочетаются с асинхронностью, потоками и процессами.

Подробнее с методами ускорения Python вы познакомитесь на курсе Академии ТОП.

Частые вопросы

Почему Python медленнее, чем C или Go?
Потому что Python интерпретируемый язык с GIL, и его сильные стороны — гибкость и простота. А скорость можно компенсировать описанными в статье механизмами.

Можно ли сочетать async и multiprocessing?
Да, но нужно аккуратно разделять их зоны ответственности: async — для ввода-вывода, процессы — для вычислений.

Что выбрать для парсинга сайтов: asyncio или threading?
Обычно asyncio быстрее, так как не создает лишние потоки и экономит ресурсы.

Как понять, что задача упирается в GIL?
Если процессор не загружен полностью, хотя потоков много, значит, GIL мешает. В Python 3.14 можно включить free-threaded режим и проверить, изменится ли ситуация.

Python вовсе не обязан быть медленным. Для эффективного ускорения кода при решении разнообразных задач разработчику помогают асинхронность, многопоточность и мультипроцессинг — инструменты, владение которыми отличает опытного инженера от кодера, работающего по шаблону.