Хвост инженера

Автор: Григорий Петров и Никита Соболев · MoscowPython

Python Day Special на Positive Hack Days 2025 — формат живой дискуссии за столом, который Moscow Python проводит как спецвыпуск между конференциями. Ведущие — Григорий Петров (евангелист MoscowPython) и Никита Соболев. Тема — асинхронность в Python: не туториал по asyncio, а честный разговор о том, что эта парадигма даёт и чего стоит.

Разговор идёт по структуре: сначала реальные преимущества (07:43), затем реальные недостатки (19:04), затем то о чём обычно не говорят — сложности асинхронного программирования в целом (22:10). Отдельный блок — несовместимость sync и async миров в библиотеках и фреймворках (28:22, 43:55): когда одна синхронная зависимость блокирует весь event loop.

Кому смотреть: Python-разработчикам, которые используют async на практике или только решают, нужен ли он их проекту — и хотят услышать взвешенную оценку, а не «async — это будущее».

Из этого можно взять в работу: проверить, нет ли в вашем async-коде синхронных вызовов в библиотеках…

Автор: Алексей Фирсов (мейнтейнер aiopg, SoftPro) · MoscowPython

⚠️ Выпуск записан в 2019 году. Детали реализации aiopg и экосистема async-драйверов для PostgreSQL с тех пор изменились (появились asyncpg, sqlalchemy async, psycopg3). Архитектурные решения и вопросы дизайна — актуальны.

Первый выпуск Moscow Python Podcast (переименован из Python Junior Podcast) открылся «хардкором и сеньорностью». Гость: Алексей Фирсов, старший разработчик SoftPro и мейнтейнер библиотеки aiopg. Разговор ведут сооснователь MoscowPython Валентин Домбровский, тимлид NVIDIA Злата Обуховская и Григорий Петров. 44 минуты про то, как устроен асинхронный доступ к PostgreSQL из Python — и зачем вообще нужна отдельная библиотека для этого.

Центральный вопрос выпуска формулируется прямо: так ли уж нужна целая библиотека для взаимодействия асинхронного кода с PostgreSQL (05:32)? Ответ разворачивается через архитектурные детали: aiopg работает поверх psycopg2, который работает поверх написанной на C библиотеки libpq — и при этом сам написан…

Автор: Артём Шумейко · YouTube

Артём Шумейко — Python-разработчик и преподаватель, специализируется на backend. В коротком видео показывает на живом примере и с реальными цифрами, как FastAPI обрабатывает больше тысячи запросов в секунду.

Асинхронность часто объясняют через «это быстро» — и это неточная формулировка, которая потом мешает. FastAPI не делает CPU-код быстрее. Он устраняет простой: пока один запрос ждёт ответа от базы данных или внешнего сервиса, event loop берёт следующий. При I/O-bound нагрузке это даёт кратный прирост пропускной способности без дополнительных потоков и без накладных расходов на переключение контекста. Видео полезно тем, что показывает разницу измеримо, а не концептуально.

Кому смотреть: Python-разработчикам, которые пишут async/await по инерции или «потому что так принято в FastAPI», но не могут объяснить, почему это работает и когда это не поможет.

Из этого можно взять в работу: найди в своём коде async-функцию, которая делает блокирующий вызов — requests.get() вместо httpx, time…