Asynchrone Python-Muster

Async in Python ist ein Chaos, wenn Sie nicht wissen, was Sie tun. Hier sind meine Erfahrungen nach dem Debuggen von viel zu vielen Rennbedingungen.

Problem 1: Blockieren von Aufrufen im asynchronen Code

Das ist ein klassischer Fehler, den jeder macht:

async def fetch_data():
    # FORKERT - requests blokerer hele event loopen!
    response = requests.get("https://api.example.com")
    return response.json()

Verwenden Sie stattdessen aiohttp oder httpx:

async def fetch_data():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get("https://api.example.com") as resp:
            return await resp.json()

Problem 2: Vergessen zu warten

# Dette returnerer en coroutine, ikke resultatet!
result = fetch_data()  # Mangler await

Fazit

Async ist leistungsstark, erfordert jedoch Disziplin. Fangen Sie einfach an und steigern Sie sich.