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Concurrencia en Python es clave cuando tu script necesita hacer varias tareas a la vez para ser más rápido y escalable. Elegir entre hilos, procesos o asyncio depende del tipo de trabajo que hace tu aplicación y de las bibliotecas que utilices. Esta guía explica de forma práctica los tres modelos principales de concurrencia en Python y cuándo conviene usar cada uno.
La base: concurrent.futures ofrece una API de alto nivel que simplifica la gestión de conjuntos de trabajadores mediante el patrón Executor. Con él puedes enviar trabajos a un pool y recuperar resultados sin preocuparte por los detalles bajos de sincronización.
ThreadPoolExecutor para tareas I O bound
Cuándo usarlo: cuando la mayor parte del tiempo de la tarea se pasa esperando recursos externos, es decir trabajo I O bound. Ejemplos comunes: llamadas a APIs, scraping web, operaciones de lectura o escritura en discos lentos y consultas a bases de datos con bibliotecas bloqueantes. Los hilos funcionan bien aquí porque mientras uno espera otro puede avanzar, y aunque existe el Global Interpreter Lock GIL, el I O no está limitado por él.
ProcessPoolExecutor para tareas CPU bound
Cuándo usarlo: cuando tu tarea realiza cálculos intensivos que consumen la capacidad de la CPU. Ejemplos: procesamiento de imágenes, video, cálculos matemáticos complejos y análisis de grandes volúmenes de datos. Los procesos corren en espacios de memoria independientes y cada uno tiene su propio intérprete Python, lo que permite ejecución verdaderamente paralela y evita las limitaciones del GIL.
El tercer modelo: asyncio para I O no bloqueante
Si tu código ya es asíncrono y usa bibliotecas como httpx o asyncpg, asyncio es lo más eficiente. asyncio gestiona concurrencia cooperativa sin necesidad de hilos ni procesos, ideal para servidores, clientes y tareas I O que soportan await.
Herramientas comunes en asyncio
gather: utilidad de alto nivel para ejecutar varias corutinas concurrentemente. Permite pasar corutinas directamente y asyncio las programará como tareas. create_task: sirve para crear tareas explícitas y manipular los objetos Task antes de esperar su finalización. TaskGroup: introducido en Python 3.11, ofrece concurrencia estructurada mediante un contexto async with; garantiza que todas las tareas creadas dentro del grupo se esperen antes de salir y mejora el manejo de excepciones cancelando las demás tareas si una falla.
Cómo elegir entre hilos, procesos y asyncio
Si la tarea es CPU bound y cualquier Python code la ejecuta, ProcessPoolExecutor suele ser la mejor opción. Si la tarea es I O y usas bibliotecas bloqueantes como requests o psycopg2, ThreadPoolExecutor es apropiado. Si utilizas bibliotecas asíncronas y tu flujo es no bloqueante, el ecosistema asyncio con TaskGroup o gather es la opción más eficiente.
Buenas prácticas
Identificar correctamente la naturaleza del trabajo es fundamental. Evita mezclar modelos sin necesidad y prefiere la solución que minimice la contención y simplifique el manejo de errores. Para aplicaciones en producción ten en cuenta el consumo de memoria de procesos, el coste de crear hilos o procesos y las ventajas de la concurrencia estructurada con TaskGroup.
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