Блог / JavaScript + Ajax / Майстерня асинхронності: Глибоке занурення в asyncio в Python

Майстерня асинхронності: Глибоке занурення в asyncio в Python

### Ця стаття є повним посібником з асинхронного програмування в Python за допомогою бібліотеки asyncio. Ми розберемося, що таке асинхронність, навіщо вона потрібна, вивчимо ключові концепції, такі як async/await, корутини (coroutines) та цикл подій (event loop), а також розглянемо практичні приклади, які допоможуть вам створювати швидкі та ефективні I/O-орієнтовані застосунки.

У сучасному світі розробки програмного забезпечення швидкість та ефективність є ключовими факторами успіху. Коли ваш застосунок взаємодіє з мережею, базами даних або файловою системою, він часто змушений чекати на відповідь. У традиційному, синхронному підході цей час очікування просто втрачається — програма "зависає", не виконуючи жодної корисної роботи. Асинхронне програмування пропонує елегантне вирішення цієї проблеми. Замість того, щоб чекати, програма може переключитися на виконання інших завдань, а до очікуваної операції повернутися пізніше, коли вона буде завершена. В Python стандартним інструментом для цього є бібліотека asyncio. Давайте зануримося в цей світ і дізнаємося, як зробити ваші програми значно швидшими. ---

Що таке асинхронне програмування?

Уявіть собі шеф-кухаря на кухні.

* **Синхронний підхід:** Кухар бере замовлення. Він ставить воду для пасти і стоїть над нею, чекаючи, поки вона закипить. Тільки після цього він починає нарізати овочі для салату. Потім готує соус. Кожна дія виконується суворо послідовно. Якщо вода кипить 10 хвилин, ці 10 хвилин втрачені.

* **Асинхронний підхід:** Кухар ставить воду для пасти, і **поки вона гріється**, він починає нарізати овочі. Потім він ставить соус на маленький вогонь і, поки той готується, повертається до овочів. Він ефективно використовує час очікування, перемикаючись між завданнями. Асинхронне програмування працює за тим самим принципом. Воно дозволяє програмі виконувати інші завдання, поки вона очікує завершення довгої операції (наприклад, відповіді від сервера). Це особливо ефективно для завдань, пов'язаних з вводом/виводом (I/O-bound tasks).

Основи `asyncio`

asyncio — це вбудована бібліотека Python для написання конкурентного коду з використанням синтаксису async/await. Розглянемо її ключові компоненти.

Ключові концепції: `async`, `await`, корутини

1. **Корутина (Coroutine):** Це основа asyncio. Корутина — це спеціальна функція, яка може призупинити своє виконання, щоб передати контроль іншим корутинам, і відновити роботу пізніше. Корутини створюються за допомогою синтаксису async def.

import asyncio

    async def my_coroutine():
        print("Hello from coroutine!")

2. **await:** Це ключове слово використовується для виклику іншої корутини. Коли програма зустрічає await, вона розуміє: "Ця операція може бути довгою. Поки вона виконується, я можу піти і попрацювати над чимось іншим". await можна використовувати тільки всередині функції, оголошеної з async def. 3. **Цикл подій (Event Loop):** Це "мозок" asyncio. Цикл подій керує виконанням усіх асинхронних завдань. Він відстежує, які завдання готові до виконання, які очікують на завершення I/O операцій, і ефективно розподіляє час процесора між ними. Зазвичай ви взаємодієте з ним опосередковано через функцію asyncio.run().

Практичні приклади

Теорія — це добре, але найкращий спосіб зрозуміти asyncio — це побачити його в дії.

Проста асинхронна функція

Давайте напишемо просту програму, яка імітує очікування.

import asyncio
import time

async def say_after(delay, text):
    """
    Асинхронна функція, яка чекає delay секунд, а потім друкує текст.
    """
    print(f"Початок: '{text}'")
    await asyncio.sleep(delay)  # asyncio.sleep - це асинхронний аналог time.sleep()
    print(f"Завершення: '{text}'")

async def main():
    start_time = time.time()
    
    # Викликаємо нашу корутину
    await say_after(2, "Привіт")
    await say_after(1, "Світ")
    
    end_time = time.time()
    print(f"Програма виконувалася {end_time - start_time:.2f} секунд")

# Запускаємо головну корутину main через цикл подій
asyncio.run(main())

**Результат виконання:** `


Початок: 'Привіт'
Завершення: 'Привіт'
Початок: 'Світ'
Завершення: 'Світ'
Програма виконувалася 3.01 секунд


Зверніть увагу, що завдання виконувались послідовно, оскільки ми використовували

await

 одне за одним. Загальний час виконання склав приблизно 3 секунди (2 + 1). А де ж переваги?





Одночасне виконання кількох завдань

Справжня сила

asyncio

 проявляється, коли потрібно виконати кілька завдань одночасно. Для цього використовується

asyncio.gather()

.


import asyncio
import time

async def say_after(delay, text):
    """
    Та ж сама функція, що і в попередньому прикладі.
    """
    print(f"Початок: '{text}'")
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"Завершення: '{text}'")

async def main():
    start_time = time.time()
    
    # Створюємо список завдань для одночасного виконання
    task1 = asyncio.create_task(say_after(2, "довге завдання"))
    task2 = asyncio.create_task(say_after(1, "коротке завдання"))

    # Запускаємо завдання паралельно і чекаємо на їх завершення
    await asyncio.gather(task1, task2)
    
    end_time = time.time()
    print(f"Програма виконувалася {end_time - start_time:.2f} секунд")

asyncio.run(main())





**Результат виконання:**


Початок: 'довге завдання'
Початок: 'коротке завдання'
Завершення: 'коротке завдання'
Завершення: 'довге завдання'
Програма виконувалася 2.01 секунд


Подивіться на різницю! Обидва завдання стартували майже одночасно. Коротке завдання (1 секунда) завершилося першим. Довге завдання (2 секунди) завершилося пізніше. Загальний час виконання програми дорівнює часу найдовшого завдання, а не сумі часів. Ми заощадили цілу секунду! У реальних застосунках, де виконуються десятки або сотні мережевих запитів, економія може бути величезною.

`Коли варто використовувати` asyncio`?`

asyncio

 є ідеальним вибором для **I/O-bound** завдань. Це завдання, де основний час витрачається на очікування вводу/виводу:




*   **Мережеві запити:** HTTP-клієнти, API-взаємодії, веб-скрапінг.




*   **Робота з базами даних:** Асинхронні драйвери для PostgreSQL, MySQL.




*   **Веб-сервери та фреймворки:** FastAPI, Starlette, aiohttp.




*   **Робота з файловою системою** (з використанням спеціалізованих бібліотек).

Важливо розуміти, що

asyncio

 не прискорить **CPU-bound** завдання (складні математичні обчислення, обробка зображень). Для таких завдань краще підходять модулі

multiprocessing або threading

, оскільки вони дозволяють виконувати код на кількох ядрах процесора.





Висновок

Асинхронне програмування з

asyncio

 — це потужний інструмент в арсеналі сучасного Python-розробника. Хоча перехід від синхронного мислення до асинхронного може вимагати певних зусиль, переваги у продуктивності для I/O-орієнтованих застосунків є беззаперечними. Використовуючи

async def для створення корутин, await для очікування результатів та asyncio.gather` для паралельного виконання, ви можете створювати швидкі, масштабовані та ефективні програми. ---
**Маєте запитання чи пропозиції?** Зв'яжіться зі мною по email: isholegg@gmail.com.

Ключові слова Python, asyncio, асинхронне програмування, async, await, coroutine, I/O-bound, concurrency, event loop, програмування на Python, асинхронність, оптимізація продуктивності.

Meta Опануйте асинхронне програмування в Python з нашим детальним посібником по asyncio. Дізнайтеся про async/await, цикл подій та практичні приклади для створення швидких I/O-застосунків.

Якщо у вас виникли питання, вбо ви бажаєте записатися на індивідуальний урок, замовити статтю (інструкцію) або придбати відеоурок, пишіть нам на:
скайп: olegg.pann
telegram, viber - +380937663911
додавайтесь у телеграм-канал: t.me/webyk
email: oleggpann@gmail.com
ми у fb: www.facebook.com/webprograming24
Обов`язково оперативно відповімо на усі запитіння