async/await: ノンブロッキングI/O

I/O待ち時間を有効活用。高並行処理の実現。

async
非同期関数を定義。
await
非同期処理の完了を待つ。
gather
複数の非同期処理を並列実行。

async/await

レストランの厨房 (Restaurant Kitchen)

非同期処理は「レストランの厨房」です。優秀なシェフ（CPU）は、オーブンで肉を焼いている間（I/O待ち時間）、ただぼーっと待ったりしません。その間に野菜を切ったり、皿を並べたりします（他のタスクを実行）。焼き上がったら（await完了）、また肉の調理に戻ります。これなら1人のシェフでも効率よく何品も作れます。

Pythonの `async/await` は、通信やデータベース操作などの「待ち時間」が発生する処理に最適です。待ち時間の間に他の処理を進めることで、プログラム全体の処理速度（特に同時接続数など）を劇的に向上させます。

Basic asyncio
import asyncio


async def fetch_data(url: str) -> str:
    print(f"Fetching {url}...")
    await asyncio.sleep(1)  # 非同期待機
    return f"Data from {url}"


async def main():
    # 直列実行
    result1 = await fetch_data("/api/users")
    result2 = await fetch_data("/api/posts")


    # 並列実行
    results = await asyncio.gather(
        fetch_data("/api/a"),
        fetch_data("/api/b"),
        fetch_data("/api/c"),
    )


asyncio.run(main())
Bad
# ❌ Bad: 同期でブロック
import requests
def fetch_all():
    r1 = requests.get(url1)  # ブロック
    r2 = requests.get(url2)  # ブロック
    return r1, r2
Good
# ✅ Good: 非同期で並列
import aiohttp
import asyncio


async def fetch_all():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        r1, r2 = await asyncio.gather(
            session.get(url1),
            session.get(url2)
        )
    return r1, r2

パターン

Async Patterns
# タスクの作成
async def main():
    task = asyncio.create_task(fetch_data())
    # 他の処理...
    result = await task


# タイムアウト
async def with_timeout():
    try:
        result = await asyncio.wait_for(
            slow_operation(), timeout=5.0
        )
    except asyncio.TimeoutError:
        print("Timed out!")


# 非同期イテレータ
async def read_stream():
    async for line in async_reader:
        process(line)
Tip: CPU バウンドは multiprocessing、I/O バウンドは asyncio。

合格ライン

☐ asyncio.run と gather を使える
☐ I/Oバウンドとの違いを説明できる

演習課題

課題1: async/await
async 関数を作成し await で呼び出してください。
課題2: asyncio.gather
複数の非同期タスクを並列実行してください。