Запуск асинхронных функций в отдельных потоках

# -*- coding: utf-8 -*-
from os import path
import random
import time
from threading import Thread
import datetime
 
class MyThread(Thread):
    """ Класс для запуска потока """
    def __init__(self, name):
        """Инициализация потока"""
        Thread.__init__(self)
        self.name = name
    
    def run(self):
        """ Запуск потока """
        amount = random.randint(3, 15)
        
        print(f'{datetime.datetime.now().strftime("%d.%m.%Y %H:%M:%S")} | Поток {self.name} запущен.')
        time.sleep(amount)
 
        # Запуск функции
 
 
        print(f'{datetime.datetime.now().strftime("%d.%m.%Y %H:%M:%S")} | Поток {self.name} завершен.')
 
 
# Создание потока
def waiting_a(name):
    name = "%s" % name
    my_thread = MyThread(name)
    my_thread.start()

import asyncio
import time
from aiohttp import ClientSession, ClientResponseError
 
 
async def fetch_url_data(session, url):
    try:
        async with session.get(url, timeout=60) as response:
            resp = await response.read()
    except Exception as e:
        print(e)
    else:
        return resp
    return
 
 
async def fetch_async(loop, r):
    url = "https://www.uefa.com/uefaeuro-2020/"
    tasks = []
    async with ClientSession() as session:
        for i in range(r):
            task = asyncio.ensure_future(fetch_url_data(session, url))
            tasks.append(task)
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
    return responses
 
 
if __name__ == '__main__':
    for ntimes in [1, 10, 50, 100, 500]:
        start_time = time.time()
        loop = asyncio.get_event_loop()
        future = asyncio.ensure_future(fetch_async(loop, ntimes))
        # будет выполняться до тех пор, пока не завершится или не возникнет ошибка
        loop.run_until_complete(future)
        responses = future.result()
        print(f'Получено {ntimes} результатов запроса за {time.time() - start_time} секунд')

from multiprocessing.pool import ThreadPool
#from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool  # это тоже самое
 
def f(x):
    return x*x
 
if __name__ == '__main__':
    pool = ThreadPool(4)         # start 4 worker threads
    nums = 10
    results = [pool.apply_async(f, args=(i,)) for i in range(nums)]
    for r in results:
        print(r.get()) 
    
    pool.close()
    pool.join()
    
    print("-" * 10)
    pool = ThreadPool(4)  
    results = pool.map_async(f, range(nums))
    for r in results.get():
        print(r) 
    
    pool.close()
    pool.join()
    
    print("-" * 10)
    pool = ThreadPool(4)
    results = [pool.apply(f, args=(i,)) for i in range(nums)]
    for r in results:
        print(r) 
    
    pool.close()
    pool.join()
    
    print("-" * 10)
    pool = ThreadPool(4)
    for r in pool.map(f, range(nums)):
        print(r) 
    
    pool.close()
    pool.join()
    
    print("-" * 10)
    pool = ThreadPool(4)  
    for r in pool.imap(f, range(nums)):
        print(r)
    
    pool.close()
    pool.join()
    
    print("-" * 10)    
    pool = ThreadPool(4)  
    for r in pool.imap_unordered(f, range(nums)):
        print(r)  
            
    pool.close()
    pool.join()