Задачи, связанные с I/O операциями (ожиданием ответа от других серверов, запись/чтение из БД) — идеальные кандидаты для асинхронного подхода, так как позволяют эффективно использовать время ожидания. Работа с CPU (тяжелые вычисления) не выиграет от асинхронности и даже может ухудшить производительность. Пример асинхронного запроса к серверу: ``` import aiohttp import asyncio async def fetch_data(url): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url) as response: return await response.text() ``` Для CPU-bound задач лучше использовать процессы (multiprocessing) или выносить их в отдельные сервисы. Асинхронность же отлично подходит для: - Сетевых запросов (REST API, gRPC) - Работы с базами данных (async драйверы типа asyncpg) - Микросервисной коммуникации