Асинхронность

async, await и зачем это боту

Что это

Асинхронность — способ не простаивать, пока программа чего-то ждёт. Запрос к API идёт полсекунды, и всё это время обычный код просто стоит. Асинхронный — успевает заняться другими делами.

Для бота это принципиально: пока один пользователь ждёт погоду, остальные должны получать ответы. Для чтения кода достаточно понять два слова: async и await.

Как выглядит в коде

import asyncio
import time


async def fetch_city(name: str) -> str:
    await asyncio.sleep(0.3)          # как будто запрос в сеть
    return f"{name}: +4"


async def main() -> None:
    t = time.perf_counter()
    for city in ["Oslo", "Bergen", "Tromsø"]:
        print(await fetch_city(city))
    print(f"по очереди: {time.perf_counter() - t:.1f} c")

    t = time.perf_counter()
    results = await asyncio.gather(
        *(fetch_city(c) for c in ["Oslo", "Bergen", "Tromsø"])
    )
    print(f"разом: {time.perf_counter() - t:.1f} c")


asyncio.run(main())

Вывод:

по очереди: 0.9 c
разом: 0.3 c

Три запроса по 0,3 секунды: по очереди — 0,9, одновременно — 0,3. Это и есть вся польза асинхронности, измеренная.

Три слова

async def — функция асинхронная. Главное следствие: при вызове она не выполняется, а возвращает объект-обещание. Чтобы получить результат, нужен await.

await — «дождись результата, а пока ждём, займись другими делами». Ставится только внутри async def.

asyncio.run(main()) — запуск. Точка, с которой начинается асинхронный мир.

Где выигрыш, а где нет

Асинхронность помогает там, где программа ждёт: сеть, диск, база. Там, где программа считает, выигрыша нет — процессор занят, и переключаться не на что.

Самая частая ошибка — забытый await

data = fetch_city("Oslo")        # забыли await
print(data)

Выведет что-то вроде <coroutine object fetch_city at 0x...> и предупреждение coroutine was never awaited. Функция не выполнилась вообще.

Блокирующий вызов в асинхронном коде

Вторая частая беда — обычная синхронная библиотека внутри async def:

async def fetch_city(name: str) -> str:
    r = requests.get(url)        # блокирует всё!
    return r.text

requests синхронный: на время запроса встаёт вся программа, и бот перестаёт отвечать всем. Асинхронные замены: aiohttp, httpx в асинхронном режиме. То же с базой: sqlite3 блокирует, aiosqlite — нет.

Признак при чтении: внутри async def вызов без await у чего-то, что ходит в сеть, на диск или в базу.

Как сказать ИИ

Есть ли в этом асинхронном коде блокирующие вызовы?
Назови строки и чем их заменить.

Эти три запроса выполняются по очереди или одновременно?
Если по очереди — покажи, как сделать одновременно.

Перепиши этот код так, чтобы он не блокировал цикл событий.
Библиотеки менять можно, но скажи, какие добавляешь.

На что смотреть

Забытый await. Самая частая. Ищется по coroutine в выводе.

Синхронная библиотека внутри async def. requests, time.sleep, обычный open на большом файле — всё это останавливает программу целиком. time.sleep(1) надо заменять на await asyncio.sleep(1).

Последовательные await там, где можно разом. Цикл с await внутри выполняет запросы по очереди. Если они независимы, их объединяют через asyncio.gather — как в примере, втрое быстрее.

Асинхронность там, где не нужна. Если программа ничего не ждёт, async только добавляет сложности. ИИ иногда делает асинхронным всё подряд.

Шпаргалка