Конкурентность и asyncio

Вам нужно вынести вычисление из event loop в отдельный процесс. Какой механизм помешает этому коду передать функцию исполнителю?

import asyncio
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

async def main():
    def square(x):
        return x * x

    loop = asyncio.get_running_loop()
    with ProcessPoolExecutor() as pool:
        result = await loop.run_in_executor(pool, square, 3)
        print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Разберите ситуацию: синхронная функция уже запустила event loop, а затем пытается вызвать asyncio.run для корутины. Каков результат?

В двух корутинах asyncio обновляется общее состояние с фактической приостановкой между чтением и записью. Может ли возникнуть гонка данных в одном event loop?

За счёт какого механизма asyncio.to_thread не блокирует event loop при выполнении синхронной функции?

Какой результат даст изменение обычной глобальной переменной в одном процессе для другого процесса Python?

Сравните прямой await корутины и передачу её в asyncio.create_task: в чём главное различие их запуска?

Задачу asyncio отменяют во время ожидания ввода-вывода. В какой момент и каким механизмом корутина узнаёт об отмене?

В сервисе две корутины запускаются через asyncio.gather, но внутри каждой вызывается обычная блокирующая функция. Какой эффект это окажет на выполнение задач?

import asyncio
import time

def blocking_work():
    time.sleep(2)

async def worker(name):
    print(f"{name}: start")
    blocking_work()
    print(f"{name}: done")

async def main():
    await asyncio.gather(worker("A"), worker("B"))

asyncio.run(main())

Как GIL в CPython влияет на выполнение CPU-bound задач в нескольких потоках?

Что происходит с выполнением других задач asyncio, когда корутина достигает await операции ввода-вывода?