Не шарю в асинхронности и очереди в python, что читать, смотреть?

Написал скрипт на python, решил, что он может понадобиться кому-то ещё, запихал его в fastapi приложение. Проблема в том, что сам скрипт требует около 2-3 минут на выполнение и с несколькими пользователями одновременно это всё точно не будет работать. Что вы можете посоветовать, чтобы разобраться во всём этом?

Дополнительно:

Ответы:

Если выполняется так долго, я бы сделал следующим образом:
Создал бы приложение celery с задачей, сделал бы ручку апи, которая запускает задачу и отдает ссылку на результат, ссылка на результат отдает либо "еще выполняется", либо результат.
Либо, вместо ссылки на результат, можно отправлять его на email.
Я бы написал docker-compose.yml с контейнерами api, nginx, celery, redis, но можно развернуть все любым удобным способом, это не обязательно.

• какой-то докер головного мозга, часто достаточно просто вызывать create_task
  и celery тоже часто оверхед, есть куча более простых аналогов, а тут еще и asyncio
• Everything_is_bad, как я уже упомянул в ответе:
  
  

  но можно развернуть все любым удобным способом, это не обязательно

  Просто когда нужно, чтобы сообща работали 3-4 процесса, докер очень удобно лично мне.

• chemdev, прикрутил celery, все работает как я и хотел, осталось разобраться в докере. Спасибо!

Что вы можете посоветовать, чтобы разобраться во всём этом?

начни с чтение оф доков по библиотеки asyncio

В этом коде задачи будут добавляться в очередь без ожидания и выполняться по одной.

import logging import asyncio  q = asyncio.Queue()   async def a_difficult_task(some_arg):     print(f"task {some_arg} started")     await asyncio.sleep(120)     print(f"task {some_arg} ended")   async def worker():     while True:         try:             some_arg = await q.get()             await a_difficult_task(some_arg=some_arg)         except (KeyboardInterrupt, SystemExit, SystemError):             break         except Exception:             logging.exception("...")         finally:             q.task_done()   async def main():     asyncio.create_task(worker())     print("Adding tasks to queue")     for x in range(1, 7):         await q.put( x )     print("Tasks added to queue")     while True:         await asyncio.sleep(1)   if __name__ == "__main__":     asyncio.run(main())