Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit der gleichzeitigen Programmierung in Python. Erfahren Sie, wie Sie Asyncio-Tasks erstellen, verwalten und abbrechen, um hochleistungsfähige, skalierbare Anwendungen zu erstellen.
Mastering Python Asyncio: Ein tiefer Einblick in Task-Erstellung und -Verwaltung
In der Welt der modernen Softwareentwicklung ist Performance von größter Bedeutung. Von Anwendungen wird erwartet, dass sie reaktionsschnell sind und Tausende von gleichzeitigen Netzwerkverbindungen, Datenbankabfragen und API-Aufrufen verarbeiten, ohne ins Schwitzen zu geraten. Bei I/O-gebundenen Operationen – bei denen das Programm die meiste Zeit mit dem Warten auf externe Ressourcen wie ein Netzwerk oder eine Festplatte verbringt – kann traditioneller synchroner Code zu einem erheblichen Engpass werden. Hier glänzt die asynchrone Programmierung, und die asyncio-Bibliothek von Python ist der Schlüssel, um diese Leistung freizusetzen.
Im Kern des Concurrency-Modells von asyncio liegt ein einfaches, aber leistungsstarkes Konzept: der Task. Während Coroutinen definieren, was zu tun ist, sind Tasks das, was Dinge tatsächlich erledigt. Sie sind die grundlegende Einheit der gleichzeitigen Ausführung und ermöglichen es Ihren Python-Programmen, mehrere Operationen gleichzeitig zu jonglieren, wodurch der Durchsatz und die Reaktionsfähigkeit drastisch verbessert werden.
Dieser umfassende Leitfaden führt Sie auf einen tiefen Einblick in asyncio.Task. Wir werden alles von den Grundlagen der Erstellung bis hin zu erweiterten Verwaltungsmustern, Abbruch und Best Practices untersuchen. Egal, ob Sie einen hochfrequentierten Webdienst, ein Datenscraping-Tool oder eine Echtzeitanwendung erstellen, die Beherrschung von Tasks ist eine wesentliche Fähigkeit für jeden modernen Python-Entwickler.
Was ist eine Coroutine? Eine kurze Auffrischung
Bevor wir rennen können, müssen wir gehen. Und in der Welt von asyncio ist das Gehen das Verständnis von Coroutinen. Eine Coroutine ist eine spezielle Art von Funktion, die mit async def definiert wird.
Wenn Sie eine reguläre Python-Funktion aufrufen, wird sie von Anfang bis Ende ausgeführt. Wenn Sie jedoch eine Coroutine-Funktion aufrufen, wird sie nicht sofort ausgeführt. Stattdessen gibt sie ein Coroutine-Objekt zurück. Dieses Objekt ist ein Blueprint für die zu erledigende Arbeit, aber es ist für sich allein genommen inaktiv. Es ist eine angehaltene Berechnung, die gestartet, angehalten und fortgesetzt werden kann.
import asyncio
async def say_hello(name: str):
print(f"Bereite mich darauf vor, {name} zu begrüßen...")
await asyncio.sleep(1) # Simulieren Sie einen nicht-blockierenden I/O-Vorgang
print(f"Hallo, {name}!")
# Wenn Sie die Funktion aufrufen, wird sie nicht ausgeführt, sondern ein Coroutine-Objekt erstellt
coro = say_hello("Welt")
print(f"Coroutine-Objekt erstellt: {coro}")
# Um es tatsächlich auszuführen, müssen Sie einen Einstiegspunkt wie asyncio.run() verwenden
# asyncio.run(coro)
Das magische Schlüsselwort ist await. Es sagt der Ereignisschleife: „Dieser Vorgang kann eine Weile dauern, also zögern Sie nicht, mich hier anzuhalten und sich um etwas anderes zu kümmern. Wecken Sie mich auf, wenn dieser Vorgang abgeschlossen ist.“ Diese Fähigkeit, den Kontext anzuhalten und zu wechseln, ermöglicht Parallelität.
Das Herz der Parallelität: Verstehen von asyncio.Task
Also, eine Coroutine ist ein Blueprint. Wie sagen wir der Küche (der Ereignisschleife), dass sie mit dem Kochen beginnen soll? Hier kommt asyncio.Task ins Spiel.
Ein asyncio.Task ist ein Objekt, das eine Coroutine umschließt und deren Ausführung in der asyncio-Ereignisschleife plant. Denken Sie so:
- Coroutine (
async def): Ein detailliertes Rezept für ein Gericht. - Ereignisschleife: Die zentrale Küche, in der alles Kochen stattfindet.
await my_coro(): Sie stehen in der Küche und befolgen das Rezept Schritt für Schritt selbst. Sie können nichts anderes tun, bis das Gericht fertig ist. Dies ist die sequenzielle Ausführung.asyncio.create_task(my_coro()): Sie geben das Rezept einem Koch (dem Task) in der Küche und sagen: „Beginnen Sie damit, daran zu arbeiten.“ Der Koch beginnt sofort, und Sie können andere Dinge tun, z. B. weitere Rezepte austeilen. Dies ist die gleichzeitige Ausführung.
Der Hauptunterschied besteht darin, dass asyncio.create_task() die Coroutine so plant, dass sie „im Hintergrund“ ausgeführt wird und sofort die Kontrolle an Ihren Code zurückgibt. Sie erhalten ein Task-Objekt zurück, das als Handle für diesen laufenden Vorgang dient. Sie können diesen Handle verwenden, um seinen Status zu überprüfen, ihn abzubrechen oder später auf sein Ergebnis zu warten.
Erstellen Ihrer ersten Tasks: Die Funktion asyncio.create_task()
Die primäre Möglichkeit, einen Task zu erstellen, ist die Funktion asyncio.create_task(). Sie nimmt ein Coroutine-Objekt als Argument und plant dessen Ausführung.
Die grundlegende Syntax
Die Verwendung ist unkompliziert:
import asyncio
async def my_background_work():
print("Starte Hintergrundarbeit...")
await asyncio.sleep(2)
print("Hintergrundarbeit beendet.")
return "Erfolg"
async def main():
print("Hauptfunktion gestartet.")
# Planen Sie my_background_work, um gleichzeitig ausgeführt zu werden
task = asyncio.create_task(my_background_work())
# Während der Task ausgeführt wird, können wir andere Dinge tun
print("Task erstellt. Die Hauptfunktion wird weiter ausgeführt.")
await asyncio.sleep(1)
print("Die Hauptfunktion hat noch etwas anderes erledigt.")
# Warten Sie nun, bis der Task abgeschlossen ist, und holen Sie sich sein Ergebnis
result = await task
print(f"Task abgeschlossen mit Ergebnis: {result}")
asyncio.run(main())
Beachten Sie, wie die Ausgabe zeigt, dass die Funktion `main` ihre Ausführung sofort nach dem Erstellen des Tasks fortsetzt. Es blockiert nicht. Es pausiert nur, wenn wir explizit `await task` am Ende ausführen.
Ein praktisches Beispiel: Gleichzeitige Webanfragen
Sehen wir uns die wirkliche Leistungsfähigkeit von Tasks mit einem gängigen Szenario an: das Abrufen von Daten von mehreren URLs. Dazu verwenden wir die beliebte Bibliothek `aiohttp`, die Sie mit `pip install aiohttp` installieren können.
Zuerst sehen wir uns die sequentielle (langsame) Methode an:
import asyncio
import aiohttp
import time
async def fetch_status(session, url):
async with session.get(url) as response:
return response.status
async def main_sequential():
urls = [
"https://www.python.org",
"https://www.google.com",
"https://www.github.com",
"https://www.microsoft.com"
]
start_time = time.time()
async with aiohttp.ClientSession() as session:
for url in urls:
status = await fetch_status(session, url)
print(f"Status für {url}: {status}")
end_time = time.time()
print(f"Die sequentielle Ausführung dauerte {end_time - start_time:.2f} Sekunden")
# Um dies auszuführen, würden Sie Folgendes verwenden: asyncio.run(main_sequential())
Wenn jede Anfrage etwa 0,5 Sekunden dauert, beträgt die Gesamtzeit etwa 2 Sekunden, da jedes `await` die Schleife blockiert, bis diese einzelne Anfrage abgeschlossen ist.
Lassen Sie uns nun die Leistung der Parallelität mit Tasks entfesseln:
import asyncio
import aiohttp
import time
# fetch_status Coroutine bleibt gleich
async def fetch_status(session, url):
async with session.get(url) as response:
return response.status
async def main_concurrent():
urls = [
"https://www.python.org",
"https://www.google.com",
"https://www.github.com",
"https://www.microsoft.com"
]
start_time = time.time()
async with aiohttp.ClientSession() as session:
# Erstellen Sie eine Liste von Tasks, aber warten Sie noch nicht darauf
tasks = [asyncio.create_task(fetch_status(session, url)) for url in urls]
# Warten Sie nun, bis alle Tasks abgeschlossen sind
statuses = await asyncio.gather(*tasks)
for url, status in zip(urls, statuses):
print(f"Status für {url}: {status}")
end_time = time.time()
print(f"Die gleichzeitige Ausführung dauerte {end_time - start_time:.2f} Sekunden")
asyncio.run(main_concurrent())
Wenn Sie die gleichzeitige Version ausführen, werden Sie einen dramatischen Unterschied feststellen. Die Gesamtzeit entspricht ungefähr der Zeit der längsten Einzelanfrage, nicht der Summe aller. Dies liegt daran, dass die Ereignisschleife, sobald die erste `fetch_status`-Coroutine ihr `await session.get(url)` erreicht, sie pausiert und sofort mit der nächsten beginnt. Alle Netzwerkanforderungen erfolgen effektiv gleichzeitig.
Verwalten einer Gruppe von Tasks: Wesentliche Muster
Das Erstellen einzelner Tasks ist großartig, aber in realen Anwendungen müssen Sie oft eine ganze Gruppe davon starten, verwalten und synchronisieren. `asyncio` bietet hierfür mehrere leistungsstarke Tools.
Der moderne Ansatz (Python 3.11+): `asyncio.TaskGroup`
Der in Python 3.11 eingeführte `TaskGroup` ist die neue, empfohlene und sicherste Möglichkeit, eine Gruppe verwandter Tasks zu verwalten. Es bietet das, was als strukturierte Parallelität bezeichnet wird.
Hauptmerkmale von `TaskGroup`:
- Garantierte Bereinigung: Der `async with`-Block wird erst beendet, wenn alle darin erstellten Tasks abgeschlossen sind.
- Robuste Fehlerbehandlung: Wenn ein Task innerhalb der Gruppe eine Ausnahme auslöst, werden alle anderen Tasks in der Gruppe automatisch abgebrochen, und die Ausnahme (oder ein `ExceptionGroup`) wird beim Beenden des `async with`-Blocks erneut ausgelöst. Dies verhindert verwaiste Tasks und gewährleistet einen vorhersehbaren Zustand.
So verwenden Sie es:
import asyncio
async def worker(delay):
print(f"Worker startet, wird {delay}s schlafen")
await asyncio.sleep(delay)
# Dieser Worker schlägt fehl
if delay == 2:
raise ValueError("Etwas ist im Worker 2 schief gelaufen")
print(f"Worker mit Verzögerung {delay} beendet")
return f"Ergebnis von {delay}s"
async def main():
print("Starte Main mit TaskGroup...")
try:
async with asyncio.TaskGroup() as tg:
task1 = tg.create_task(worker(1))
task2 = tg.create_task(worker(2)) # Dieser wird fehlschlagen
task3 = tg.create_task(worker(3))
print("Tasks in der Gruppe erstellt.")
# Dieser Teil des Codes wird NICHT erreicht, wenn eine Ausnahme auftritt
# Auf die Ergebnisse würde über task1.result() usw. zugegriffen werden.
print("Alle Tasks wurden erfolgreich abgeschlossen.")
except* ValueError as eg: # Beachten Sie das `except*` für ExceptionGroup
print(f"Eine Ausnahmegruppe mit {len(eg.exceptions)} Ausnahmen abgefangen.")
for exc in eg.exceptions:
print(f" - {exc}")
print("Hauptfunktion beendet.")
asyncio.run(main())
Wenn Sie dies ausführen, werden Sie sehen, dass `worker(2)` einen Fehler auslöst. Das `TaskGroup` fängt dies ab, bricht die anderen laufenden Tasks (wie `worker(3)`) ab und löst dann eine `ExceptionGroup` aus, die den `ValueError` enthält. Dieses Muster ist unglaublich robust für den Aufbau zuverlässiger Systeme.
Der klassische Leistungsträger: `asyncio.gather()`
Vor `TaskGroup` war `asyncio.gather()` die gebräuchlichste Methode, um mehrere Awaitables gleichzeitig auszuführen und darauf zu warten, dass sie alle fertig sind.
`gather()` nimmt eine Sequenz von Coroutinen oder Tasks, führt sie alle aus und gibt eine Liste ihrer Ergebnisse in der gleichen Reihenfolge wie die Eingaben zurück. Es ist eine hochrangige, praktische Funktion für den häufigen Fall „Führen Sie all diese Dinge aus und geben Sie mir alle Ergebnisse.“
import asyncio
async def fetch_data(source, delay):
print(f"Abrufen von {source}...")
await asyncio.sleep(delay)
return {"source": source, "data": f"einige Daten von {source}"}
async def main():
# gather kann Coroutinen direkt übernehmen
results = await asyncio.gather(
fetch_data("API", 2),
fetch_data("Datenbank", 3),
fetch_data("Cache", 1)
)
print(results)
asyncio.run(main())
Fehlerbehandlung mit `gather()`: Wenn standardmäßig eines der Awaitables, die an `gather()` übergeben wurden, eine Ausnahme auslöst, gibt `gather()` diese Ausnahme sofort weiter, und die anderen laufenden Tasks werden abgebrochen. Sie können dieses Verhalten mit `return_exceptions=True` ändern. In diesem Modus wird die Ausnahme anstelle des Auslösens in der Ergebnisliste an der entsprechenden Position platziert.
# ... in main()
results = await asyncio.gather(
fetch_data("API", 2),
asyncio.create_task(worker(1)), # Dadurch wird ein ValueError ausgelöst
fetch_data("Cache", 1),
return_exceptions=True
)
# results enthält eine Mischung aus erfolgreichen Ergebnissen und Ausnahmeobjekten
print(results)
Feingranulare Steuerung: `asyncio.wait()`
asyncio.wait() ist eine Funktion auf niedrigerer Ebene, die eine detailliertere Steuerung über eine Gruppe von Tasks bietet. Im Gegensatz zu `gather()` gibt sie keine Ergebnisse direkt zurück. Stattdessen gibt sie zwei Gruppen von Tasks zurück: `done` und `pending`.
Sein leistungsstärkstes Merkmal ist der Parameter `return_when`, der Folgendes sein kann:
asyncio.ALL_COMPLETED(Standard): Gibt zurück, wenn alle Tasks abgeschlossen sind.asyncio.FIRST_COMPLETED: Gibt zurück, sobald mindestens ein Task beendet ist.asyncio.FIRST_EXCEPTION: Gibt zurück, wenn ein Task eine Ausnahme auslöst. Wenn kein Task eine Ausnahme auslöst, entspricht dies `ALL_COMPLETED`.
Dies ist äußerst nützlich für Szenarien wie das Abfragen mehrerer redundanter Datenquellen und die Verwendung der ersten, die antwortet:
import asyncio
async def query_source(name, delay):
await asyncio.sleep(delay)
return f"Ergebnis von {name}"
async def main():
tasks = [
asyncio.create_task(query_source("Schneller Spiegel", 0.5)),
asyncio.create_task(query_source("Langsame Hauptdatenbank", 2.0)),
asyncio.create_task(query_source("Geografische Replik", 0.8))
]
done, pending = await asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED)
# Holen Sie sich das Ergebnis vom abgeschlossenen Task
first_result = done.pop().result()
print(f"Erstes Ergebnis erhalten: {first_result}"
# Wir haben jetzt ausstehende Tasks, die noch ausgeführt werden. Es ist entscheidend, sie zu bereinigen!
print(f"Breche {len(pending)} ausstehende Tasks ab...")
for task in pending:
task.cancel()
# Warten Sie auf die abgebrochenen Tasks, damit sie die Stornierung verarbeiten können
await asyncio.gather(*pending, return_exceptions=True)
print("Bereinigung abgeschlossen.")
asyncio.run(main())
TaskGroup vs. gather() vs. wait(): Wann welcher zu verwenden ist?
- Verwenden Sie `asyncio.TaskGroup` (Python 3.11+) als Ihre Standardauswahl. Sein strukturiertes Parallelitätsmodell ist sicherer, sauberer und weniger fehleranfällig für die Verwaltung einer Gruppe von Tasks, die zu einer einzigen logischen Operation gehören.
- Verwenden Sie `asyncio.gather()`, wenn Sie eine Gruppe unabhängiger Tasks ausführen müssen und einfach eine Liste ihrer Ergebnisse wünschen. Es ist immer noch sehr nützlich und etwas prägnanter für einfache Fälle, insbesondere in Python-Versionen vor 3.11.
- Verwenden Sie `asyncio.wait()` für erweiterte Szenarien, in denen Sie eine detaillierte Kontrolle über die Abschlussbedingungen benötigen (z. B. Warten auf das erste Ergebnis) und bereit sind, die verbleibenden ausstehenden Tasks manuell zu verwalten.
Task-Lebenszyklus und -Verwaltung
Sobald ein Task erstellt wurde, können Sie mit ihm über die Methoden des `Task`-Objekts interagieren.
Überprüfen des Task-Status
task.done(): Gibt `True` zurück, wenn der Task abgeschlossen ist (entweder erfolgreich, mit einer Ausnahme oder durch Abbruch).task.cancelled(): Gibt `True` zurück, wenn der Task abgebrochen wurde.task.exception(): Wenn der Task eine Ausnahme ausgelöst hat, gibt dies das Ausnahmeobjekt zurück. Andernfalls wird `None` zurückgegeben. Sie können dies nur aufrufen, nachdem der Task `done()` ist.
Ergebnisse abrufen
Die Hauptmethode, um das Ergebnis eines Tasks zu erhalten, ist einfach `await task`. Wenn der Task erfolgreich beendet wurde, gibt dies den Wert zurück. Wenn er eine Ausnahme ausgelöst hat, löst `await task` diese Ausnahme erneut aus. Wenn er abgebrochen wurde, löst `await task` einen `CancelledError` aus.
Alternativ können Sie `task.result()` aufrufen, wenn Sie wissen, dass ein Task `done()` ist. Dies verhält sich in Bezug auf die Rückgabe von Werten oder das Auslösen von Ausnahmen identisch mit `await task`.
Die Kunst des Abbrechens
Die Fähigkeit, lange laufende Operationen ordnungsgemäß abzubrechen, ist für den Aufbau robuster Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Möglicherweise müssen Sie einen Task aufgrund eines Timeouts, einer Benutzeranforderung oder eines Fehlers an anderer Stelle im System abbrechen.
Sie brechen einen Task ab, indem Sie seine Methode task.cancel() aufrufen. Dies stoppt den Task jedoch nicht sofort. Stattdessen wird eine `CancelledError`-Ausnahme geplant, die im Inneren der Coroutine am nächsten await-Punkt ausgelöst wird. Dies ist ein entscheidendes Detail. Es gibt der Coroutine die Möglichkeit, vor dem Beenden aufzuräumen.
Eine gutmütige Coroutine sollte diesen `CancelledError` ordnungsgemäß behandeln, typischerweise mit einem `try...finally`-Block, um sicherzustellen, dass Ressourcen wie Dateihandles oder Datenbankverbindungen geschlossen werden.
import asyncio
async def resource_intensive_task():
print("Ressource beziehen (z. B. eine Verbindung öffnen)...")
try:
for i in range(10):
print(f"Arbeiten... Schritt {i+1}")
await asyncio.sleep(1) # Dies ist ein Wartepunkt, an dem CancelledError eingefügt werden kann
except asyncio.CancelledError:
print("Task wurde abgebrochen! Bereinigen...")
raise # Es ist eine gute Übung, CancelledError erneut auszulösen
finally:
print("Ressource freigeben (z. B. Verbindung schließen). Dies wird immer ausgeführt.")
async def main():
task = asyncio.create_task(resource_intensive_task())
# Lassen Sie es eine Weile laufen
await asyncio.sleep(2.5)
print("Main beschließt, den Task abzubrechen.")
task.cancel()
try:
await task
except asyncio.CancelledError:
print("Main hat bestätigt, dass der Task abgebrochen wurde.")
asyncio.run(main())
Der `finally`-Block wird garantiert ausgeführt, was ihn zum perfekten Ort für die Bereinigungslogik macht.
Hinzufügen von Timeouts mit asyncio.timeout() und asyncio.wait_for()
Manuelles Schlafen und Abbrechen ist mühsam. `asyncio` stellt Helfer für dieses gängige Muster bereit.
In Python 3.11+ ist der Kontextmanager `asyncio.timeout()` die bevorzugte Methode:
async def long_running_operation():
await asyncio.sleep(10)
print("Operation beendet")
async def main():
try:
async with asyncio.timeout(2): # Stellen Sie ein 2-Sekunden-Timeout ein
await long_running_operation()
except TimeoutError:
print("Die Operation ist abgelaufen!")
asyncio.run(main())
Für ältere Python-Versionen können Sie `asyncio.wait_for()` verwenden. Es funktioniert ähnlich, umschließt aber die Awaitable in einem Funktionsaufruf:
async def main_legacy():
try:
await asyncio.wait_for(long_running_operation(), timeout=2)
except asyncio.TimeoutError:
print("Die Operation ist abgelaufen!")
asyncio.run(main_legacy())
Beide Tools funktionieren, indem sie den inneren Task abbrechen, wenn das Timeout erreicht ist, wodurch ein `TimeoutError` ausgelöst wird (das eine Unterklasse von `CancelledError` ist).
Häufige Fallstricke und Best Practices
Das Arbeiten mit Tasks ist leistungsstark, aber es gibt ein paar gängige Fallen, die es zu vermeiden gilt.
- Fallstrick: Der „Fire-and-Forget“-Fehler. Das Erstellen eines Tasks mit `create_task` und dann niemals auf ihn zu warten (oder einen Manager wie `TaskGroup`) ist gefährlich. Wenn dieser Task eine Ausnahme auslöst, kann die Ausnahme stillschweigend verloren gehen, und Ihr Programm beendet sich möglicherweise, bevor der Task seine Arbeit überhaupt abgeschlossen hat. Haben Sie immer einen klaren Besitzer für jeden Task, der für das Warten auf sein Ergebnis verantwortlich ist.
- Fallstrick: Verwechslung von `asyncio.run()` mit `create_task()`. `asyncio.run(my_coro())` ist der Haupteinstiegspunkt, um ein `asyncio`-Programm zu starten. Es erstellt eine neue Ereignisschleife und führt die angegebene Coroutine aus, bis sie abgeschlossen ist. `asyncio.create_task(my_coro())` wird innerhalb einer bereits laufenden asynchronen Funktion verwendet, um die gleichzeitige Ausführung zu planen.
- Best Practice: Verwenden Sie `TaskGroup` für modernes Python. Sein Design verhindert viele häufige Fehler wie vergessene Tasks und nicht behandelte Ausnahmen. Wenn Sie Python 3.11 oder höher verwenden, machen Sie es zu Ihrer Standardauswahl.
- Best Practice: Benennen Sie Ihre Tasks. Verwenden Sie beim Erstellen eines Tasks den Parameter `name`: `asyncio.create_task(my_coro(), name='DataProcessor-123')`. Dies ist für das Debuggen von unschätzbarem Wert. Wenn Sie alle laufenden Tasks auflisten, hilft Ihnen das Vorhandensein aussagekräftiger Namen zu verstehen, was Ihr Programm tut.
- Best Practice: Gewährleisten Sie ein ordnungsgemäßes Herunterfahren. Wenn Ihre Anwendung heruntergefahren werden muss, stellen Sie sicher, dass Sie einen Mechanismus haben, um alle laufenden Hintergrundtasks abzubrechen und darauf zu warten, dass sie sich ordnungsgemäß bereinigen.
Erweiterte Konzepte: Ein Blick darüber hinaus
Für das Debuggen und die Introspektion bietet `asyncio` ein paar nützliche Funktionen:
asyncio.current_task(): Gibt das `Task`-Objekt für den Code zurück, der derzeit ausgeführt wird.asyncio.all_tasks(): Gibt einen Satz aller `Task`-Objekte zurück, die derzeit von der Ereignisschleife verwaltet werden. Dies ist großartig zum Debuggen, um zu sehen, was ausgeführt wird.
Sie können auch Abschluss-Callbacks mit `task.add_done_callback()` an Tasks anhängen. Dies kann zwar nützlich sein, führt aber oft zu einer komplexeren, Callback-artigen Codestruktur. Moderne Ansätze mit `await`, `TaskGroup` oder `gather` werden im Allgemeinen für Lesbarkeit und Wartbarkeit bevorzugt.
Schlussfolgerung
Der `asyncio.Task` ist der Motor der Parallelität im modernen Python. Indem Sie verstehen, wie Sie Tasks erstellen, verwalten und ihren Lebenszyklus ordnungsgemäß behandeln, können Sie Ihre I/O-gebundenen Anwendungen von langsamen, sequenziellen Prozessen in hocheffiziente, skalierbare und reaktionsschnelle Systeme verwandeln.
Wir haben die Reise von dem grundlegenden Konzept der Planung einer Coroutine mit `create_task()` bis hin zur Orchestrierung komplexer Workflows mit `TaskGroup`, `gather()` und `wait()` behandelt. Wir haben auch die entscheidende Bedeutung einer robusten Fehlerbehandlung, des Abbrechens und von Timeouts für den Aufbau robuster Software untersucht.
Die Welt der asynchronen Programmierung ist riesig, aber die Beherrschung von Tasks ist der wichtigste Schritt, den Sie unternehmen können. Beginnen Sie mit dem Experimentieren. Konvertieren Sie einen sequenziellen, I/O-gebundenen Teil Ihrer Anwendung, um gleichzeitige Tasks zu verwenden, und erleben Sie die Leistungssteigerungen selbst. Nutzen Sie die Leistung der Parallelität, und Sie sind bestens gerüstet, um die nächste Generation von Hochleistungs-Python-Anwendungen zu erstellen.