Как std::execution меняет асинхронное программировани­­­е в C++26

auto operation = stdexec::connect(sender, receiver);
stdexec::start(operation);

exec::static_thread_pool pool(8);
auto sch = pool.get_scheduler();
 
auto begin = stdexec::schedule(sch);
auto hi = stdexec::then(begin, [] {
    std::cout << "Hello world! Have an int.\n";
    return 13;
});
auto add_42 = stdexec::then(hi, [](int arg) { return arg + 42; });
 
auto [i] = stdexec::sync_wait(add_42).value();

// Создаем пул потоков и получаем планировщик
exec::static_thread_pool pool(4);
auto sch = pool.get_scheduler();
 
// Формируем цепочку операций
auto sender = stdexec::schedule(sch)
    | stdexec::then([](){ return "обработка данных"; })
    | stdexec::then([](std::string s){ 
        std::cout << "Начинаем " << s << "\n"; 
        return 42; 
    });
 
// Запускаем выполнение и получаем результат
auto [result] = stdexec::sync_wait(sender).value();

auto parallel_sender = stdexec::when_all(
    stdexec::schedule(sch) | stdexec::then([]{ return compute_part1(); }),
    stdexec::schedule(sch) | stdexec::then([]{ return compute_part2(); }),
    stdexec::schedule(sch) | stdexec::then([]{ return compute_part3(); })
) | stdexec::then([](int r1, int r2, int r3) {
    return r1 + r2 + r3;
});

std::vector<int> data(1000);
// Заполняем вектор...
 
auto bulk_sender = stdexec::schedule(sch)
    | stdexec::bulk(data.size(), [&](std::size_t i) {
        data[i] = process(data[i]);
    });
 
stdexec::sync_wait(bulk_sender);

auto error_handling_sender = stdexec::schedule(sch)
 | stdexec::then([]{ 
     // Представим, что здесь может возникнуть исключение
     if (std::rand() % 10 == 0)
         throw std::runtime_error("Произошла ошибка!");
     return "Операция успешна";
 })
 | stdexec::upon_error([](std::exception_ptr eptr) {
     try {
         std::rethrow_exception(eptr);
     } catch (const std::exception& e) {
         std::cerr << "Перехвачена ошибка: " << e.what() << "\n";
     }
 });

// Планировщик для главного потока
auto main_scheduler = /* ... */;
 
auto ui_update_sender = stdexec::schedule(sch)
 | stdexec::then([]{ return calculate_complex_data(); })
 | stdexec::then(continues_on(main_scheduler), [](auto data) {
     update_user_interface(data);
 });

auto dynamic_flow = stdexec::schedule(sch)
 | stdexec::then([]{ return check_condition(); })
 | stdexec::let_value([&](bool condition) {
     if (condition)
         return path_a();
     else
         return path_b();
 });

template <typename T, typename BinaryOp>
auto parallel_reduce(std::span<T> data, T init, BinaryOp op, exec::scheduler auto sch) {
    const size_t chunk_size = std::max(size_t(1), data.size() / 16);
    std::vector<stdexec::sender auto> chunk_senders;
    
    for (size_t i = 0; i < data.size(); i += chunk_size) {
        size_t end = std::min(i + chunk_size, data.size());
        chunk_senders.push_back(
            stdexec::schedule(sch) 
            | stdexec::then([=, &data, &op]() {
                T result = init;
                for (size_t j = i; j < end; ++j) {
                    result = op(result, data[j]);
                }
                return result;
            })
        );
    }
    
    return stdexec::when_all_vector(std::move(chunk_senders))
        | stdexec::then([=](std::vector<T> results) {
            T final_result = init;
            for (const T& r : results) {
                final_result = op(final_result, r);
            }
            return final_result;
        });
}

// Традиционный подход с std::async
std::vector<std::future<int>> futures;
for (int i = 0; i < data.size(); ++i) {
    futures.push_back(std::async(std::launch::async, [&data, i]() {
        return process_item(data[i]);
    }));
}
int sum = 0;
for (auto& f : futures) {
    sum += f.get();
}
 
// Аналогичный код с std::execution
auto result = stdexec::schedule(sch)
    | stdexec::bulk(data.size(), [&data](size_t i) { 
        return process_item(data[i]);
    })
    | stdexec::then([](std::vector<int> results) {
        return std::accumulate(results.begin(), results.end(), 0);
    });
int sum = stdexec::sync_wait(result).value();

// Планировщик, оптимизированный для работы с GPU
gpu_context ctx;
auto gpu_sch = ctx.get_scheduler();
 
// Планировщик для работы с I/O
io_context io_ctx;
auto io_sch = io_ctx.get_scheduler();
 
// Комбинирование планировщиков для гибридных вычислений
auto hybrid_task = stdexec::schedule(io_sch)
    | stdexec::then([](auto data) { return preprocess(data); })
    | stdexec::then(stdexec::continues_on(gpu_sch), [](auto preprocessed) {
        return gpu_process(preprocessed);
    })
    | stdexec::then(stdexec::continues_on(sch), [](auto result) {
        return finalize(result);
    });

// Переопределение разбиения данных для лучшей локальности кэша
stdexec::bulk_schedule(sch, data.size(), [&](size_t i) { /* ... */ }, 
    [](size_t size) {
        size_t hardware_threads = std::thread::hardware_concurrency();
        size_t chunk_size = (size + hardware_threads - 1) / hardware_threads;
        // Настройка оптимального размера блока и стратегии разделения
        return std::make_pair(chunk_size, stdexec::strided_policy);
    });

auto move_sender = stdexec::schedule(sch)
    | stdexec::then([]() { 
        return std::make_unique<LargeObject>(); 
    })
    | stdexec::then([](std::unique_ptr<LargeObject> obj) {
        // obj перемещен сюда, без копирования
        return process(std::move(obj));
    });