MEASUREMENT

bench/async-await/groups.py

The script that produced the numbers in the article, and the record of the run. The file is read from the repository at build time — this is the code that was run, not a copy of it.

Cited in

/en/interview/python/async-await

How to run it

for v in 3.11 3.12 3.13 3.14; do echo "== $v"; python$v cost.py; done

The run below is recorded in Russian. It is a lab record, kept in the language it was written in; the numbers, the tables and the code read the same either way.

Record of the run

Замеры для урока «async/await»

скрипт	что показывает
`identity.py`	`async def` создаёт объект того же типа `function`, но с флагом `CO_COROUTINE`; вызов возвращает корутину и НЕ выполняет тело; байт-код `await`; корутину нельзя дождаться дважды
`forgotten_await.py`	забытый `await` превращает проверку в `if <объект>` — всегда истину; когда именно печатается `RuntimeWarning` и почему `-W error` его не останавливает
`blocking.py`	пять «запросов» по 0,1 с: `asyncio.sleep` против `time.sleep` против последовательного `await`; отдельно — что происходит с остальным приложением
`groups.py`	`gather` против `TaskGroup` в момент первой ошибки: кого увидит вызывающий и кто доработает
`fire_and_forget.py`	попытка воспроизвести предупреждение из документации про потерянные задачи — и почему она не удалась
`cost.py`	цена `await` против обычного вызова, `asyncio.sleep(0)` и `create_task`

Запускать на всех версиях, которые есть:

for v in 3.11 3.12 3.13 3.14; do echo "== $v"; python$v cost.py; done

Практика урока

practice.py — источник ответов двух практических задач урока, а runs/practice.txt — дословная запись его прогона. Ответ задачи не сочиняется: сборка сверяет заявленное с этой записью (scripts/validate-practice.mjs) и не проходит, если они разошлись.

Прогон снят 30.08.2026 на CPython 3.13.7 (Clang 20.1.4). Абсолютные числа — этой машины; переносится кратность, и задача «во сколько раз» стоит именно на ней.

Кратность устойчива только потому, что формы меряются ВПЕРЕМЕЖКУ: в каждом круге меряются все, минимум для каждой берётся по кругам. Пока замеры шли подряд, просадка машины в окне одной формы целиком доставалась ей, и отношение гуляло в полтора раза от запуска к запуску (измерено на декораторах: 5,9 / 7,1 / 7,5 / 9,2). После перехода на чередование расхождение между прогонами не выходит за несколько процентов. Перезаписывать запись прогона имеет смысл только вместе с проверкой задачи: если после перезапуска ответ изменился, менять нужно задачу, а не файл.

Что здесь сравнивать можно, а что нельзя

Общее правило замеров: время между версиями не сравнивается вообще. Сравнивается только то, что измерено внутри одного запуска одного интерпретатора. Дело не только в компиляторе: 3.11 и 3.12 собраны GCC 13.3.0, 3.13.7 и 3.14.7 — Clang 20.1.4, но и эти две сборки различаются между собой, причём ровно тем флагом (--with-tail-call-interp), которому «Что нового в 3.14» приписывает «a geometric mean of 3-5% faster».

В cost.py все сравнения делаются внутри одного запуска одного интерпретатора: обычный вызов, await, asyncio.sleep(0) и create_task меряются подряд одним процессом. Такое сравнение честно всегда. Числа 3.13.7 и 3.14.7 приводятся рядом как два независимых результата, а не как сравнение.

identity.py, forgotten_await.py, groups.py и fire_and_forget.py от тулчейна не зависят вовсе: они смотрят на типы, флаги, имена инструкций, состав исключений и поведение сборщика мусора. Их вывод совпадает на всех четырёх версиях слово в слово.

blocking.py меряет время, но меряет ожидание: длительность задают таймеры ОС, а не скорость интерпретатора, и числа во всех четырёх версиях совпадают до сотых. Сравнение внутри запуска — тем более честное.

Разброс между запусками

cost.py — лучшее из семи прогонов. Три повторных запуска подряд на 3.13.7 дали 43,6 / 41,8 / 42,0 нс на обычном вызове и 5248 / 5306 / 5320 нс на create_task, то есть разброс около ±2 %. Разрыв между 3.13.7 и 3.14.7 (create_task 5,3 против 4,2 мкс) в этот разброс не укладывается, но и версией языка не объясняется: сборки различаются --with-tail-call-interp, и разделить эти два вклада здесь нечем.

blocking.py устойчив в первых трёх строках: восемь прогонов подряд дали одно и то же с точностью до 0,01 с. Четвёртая строка, asyncio.to_thread, устойчива не всегда: обычно 0,10 с и худшая пауза 10–23 мс, но в редком прогоне встречались 0,23 с и 130 мс. Это создание пула потоков, которого в первых трёх строках нет вовсе; в уроке поэтому названо «возвращает к 0,1 с», а не приведено точное число.

Отрицательный результат, который остаётся в репозитории

fire_and_forget.py пытается воспроизвести то, о чём предупреждает документация asyncio.create_task: «The event loop only keeps weak references to tasks. A task that isn't referenced elsewhere may get garbage collected at any time, even before it's done». Двести задач без единой ссылки, gc.collect() между шагами — и все двести доработали, ни одна не собрана. Причина видна там же: пока задача ждёт, на неё ссылается TaskStepMethWrapper, который держит таймер цикла, и ссылка эта сильная.

Скрипт оставлен именно поэтому. Совет из документации верен, но проверяется он не тестом: ошибка не воспроизводится по заказу, а значит, в проекте проявится однажды и не там, где её будут искать. Замер, который ничего не поймал, здесь такой же результат, как и любой другой, — и в уроке сказано ровно это, без обещания «у вас задачи пропадут».

Чего в этих замерах НЕТ

Здесь не меряется настоящая сеть. Все «запросы» — это asyncio.sleep, то есть чистое ожидание без данных. Так сделано намеренно: с настоящим сокетом в число попали бы разрешение имени, состояние канала и работа собеседника, а показать надо цену самого механизма. По той же причине нет сравнения с потоками и с процессами: это сравнение способов организовать ожидание, и ему место в статье про GIL и параллелизм, а не в уроке про синтаксис.

Script

77 lines

"""`gather` и `TaskGroup` расходятся ровно в момент первой ошибки.

Три задачи, вторая падает через 0,05 с, остальные две работают 0,3 с и в
конце пишут «доделала». Смотрим на два вопроса:

  1. что увидит вызывающий — одно исключение или все;
  2. что станет с оставшимися задачами.

Разница не в удобстве записи. При `gather` соседи ДОРАБАТЫВАЮТ до конца уже
после того, как вызывающий получил ошибку и, скорее всего, начал откат: в
документации это сказано прямо — «Other awaitables in the aws sequence won't
be cancelled and will continue to run».

От тулчейна ничего не зависит: считаем, кто из задач доработал.
"""
import asyncio
import sys

SLOW = 0.3
FAIL_AT = 0.05


async def slow(name: str, finished: list[str]) -> None:
    await asyncio.sleep(SLOW)
    finished.append(name)


async def broken() -> None:
    await asyncio.sleep(FAIL_AT)
    raise ValueError("вторая задача")


async def also_broken() -> None:
    await asyncio.sleep(FAIL_AT)
    raise KeyError("третья задача")


async def with_gather() -> tuple[str, list[str]]:
    finished: list[str] = []
    try:
        await asyncio.gather(slow("первая", finished), broken(), also_broken())
        raised = "ничего"
    except BaseException as exc:  # noqa: BLE001 — ровно это и изучаем
        raised = f"{type(exc).__name__}: {exc}"
    # Даём соседям то время, которое им осталось: вопрос как раз в том,
    # доработают ли они ПОСЛЕ выхода из gather.
    await asyncio.sleep(SLOW)
    return raised, finished


async def with_taskgroup() -> tuple[str, list[str]]:
    finished: list[str] = []
    try:
        async with asyncio.TaskGroup() as tg:
            tg.create_task(slow("первая", finished))
            tg.create_task(broken())
            tg.create_task(also_broken())
        raised = "ничего"
    except BaseException as exc:  # noqa: BLE001
        inner = getattr(exc, "exceptions", ())
        names = ", ".join(type(e).__name__ for e in inner)
        raised = f"{type(exc).__name__}({names})" if inner else f"{type(exc).__name__}: {exc}"
    await asyncio.sleep(SLOW)
    return raised, finished


async def main() -> None:
    print("PY", sys.version.split()[0])
    for label, body in (("gather", with_gather()), ("TaskGroup", with_taskgroup())):
        raised, finished = await body
        survived = ", ".join(finished) or "никто"
        print(f"    {label:<10} вызывающий увидел {raised}")
        print(f"    {'':<10} доработали до конца: {survived}")


asyncio.run(main())