تسلط بر AsyncIO: استراتژی‌های اشکال‌زدایی و مدیریت خطا در Coroutine پایتون برای توسعه‌دهندگان جهانی

برنامه‌نویسی ناهمزمان با asyncio پایتون به سنگ بنای ساخت اپلیکیشن‌های با کارایی بالا و مقیاس‌پذیر تبدیل شده است. از سرورهای وب و خطوط لوله داده گرفته تا دستگاه‌های اینترنت اشیاء و میکروسرویس‌ها، asyncio به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که وظایف وابسته به ورودی/خروجی (I/O) را با کارایی قابل توجهی مدیریت کنند. با این حال، پیچیدگی ذاتی کدهای ناهمزمان می‌تواند چالش‌های اشکال‌زدایی منحصر به فردی را به همراه داشته باشد. این راهنمای جامع به بررسی استراتژی‌های مؤثر برای اشکال‌زدایی coroutineهای پایتون و پیاده‌سازی مدیریت خطای قوی در اپلیکیشن‌های asyncio می‌پردازد که برای مخاطبان جهانی توسعه‌دهندگان طراحی شده است.

چشم‌انداز ناهمزمان: چرا اشکال‌زدایی Coroutineها اهمیت دارد

برنامه‌نویسی همزمان سنتی از یک مسیر اجرایی خطی پیروی می‌کند که ردیابی خطاها را نسبتاً ساده می‌سازد. از سوی دیگر، برنامه‌نویسی ناهمزمان شامل اجرای همزمان چندین وظیفه است که اغلب کنترل را به حلقه رویداد (event loop) بازمی‌گرداند. این همروندی می‌تواند منجر به باگ‌های ظریفی شود که شناسایی آن‌ها با استفاده از تکنیک‌های اشکال‌زدایی استاندارد دشوار است. مسائلی مانند شرایط رقابتی (race conditions)، بن‌بست‌ها (deadlocks) و لغو غیرمنتظره وظایف (task cancellations) شایع‌تر می‌شوند.

برای توسعه‌دهندگانی که در مناطق زمانی مختلف کار می‌کنند و در پروژه‌های بین‌المللی همکاری دارند، درک قوی از اشکال‌زدایی و مدیریت خطای asyncio امری ضروری است. این امر تضمین می‌کند که اپلیکیشن‌ها صرف‌نظر از محیط، موقعیت کاربر یا شرایط شبکه، به طور قابل اعتمادی عمل کنند. هدف این راهنما این است که شما را با دانش و ابزارهای لازم برای پیمایش مؤثر این پیچیدگی‌ها مجهز کند.

درک اجرای Coroutine و حلقه رویداد (Event Loop)

پیش از پرداختن به تکنیک‌های اشکال‌زدایی، درک نحوه تعامل coroutineها با حلقه رویداد asyncio بسیار مهم است. یک coroutine نوع خاصی از تابع است که می‌تواند اجرای خود را متوقف کرده و بعداً از سر بگیرد. حلقه رویداد asyncio قلب اجرای ناهمزمان است؛ این حلقه، اجرای coroutineها را مدیریت و زمان‌بندی می‌کند و آن‌ها را زمانی که عملیاتشان آماده باشد، بیدار می‌کند.

مفاهیم کلیدی که باید به خاطر بسپارید:

• async def: یک تابع coroutine را تعریف می‌کند.
• await: اجرای coroutine را تا زمان تکمیل یک awaitable متوقف می‌کند. اینجاست که کنترل به حلقه رویداد بازگردانده می‌شود.
• Tasks: asyncio برای مدیریت اجرای coroutineها، آن‌ها را در اشیاء Task قرار می‌دهد.
• Event Loop: هماهنگ‌کننده مرکزی که وظایف و callbackها را اجرا می‌کند.

هنگامی که با یک عبارت await مواجه می‌شویم، coroutine کنترل را واگذار می‌کند. اگر عملیات await شده وابسته به I/O باشد (مانند درخواست شبکه، خواندن فایل)، حلقه رویداد می‌تواند به وظیفه آماده دیگری سوئیچ کند و بدین ترتیب به همروندی دست یابد. اشکال‌زدایی اغلب شامل درک این موضوع است که یک coroutine چه زمانی و چرا کنترل را واگذار می‌کند و چگونه از سر گرفته می‌شود.

مشکلات رایج Coroutineها و سناریوهای خطا

چندین مشکل رایج ممکن است هنگام کار با coroutineهای asyncio به وجود آید:

• استثناهای مدیریت‌نشده (Unhandled Exceptions): استثناهایی که در یک coroutine رخ می‌دهند، اگر گرفته نشوند، می‌توانند به طور غیرمنتظره‌ای منتشر شوند.
• لغو وظیفه (Task Cancellation): وظایف می‌توانند لغو شوند که منجر به asyncio.CancelledError می‌شود و باید به درستی مدیریت شود.
• بن‌بست و گرسنگی (Deadlocks and Starvation): استفاده نادرست از ابزارهای همگام‌سازی یا رقابت بر سر منابع می‌تواند منجر به انتظار بی‌پایان وظایف شود.
• شرایط رقابتی (Race Conditions): دسترسی و تغییر همزمان منابع مشترک توسط چندین coroutine بدون همگام‌سازی مناسب.
• جهنم callbackها (Callback Hell): هرچند با الگوهای مدرن asyncio کمتر رایج است، زنجیره‌های پیچیده callback هنوز هم می‌توانند برای مدیریت و اشکال‌زدایی دشوار باشند.
• عملیات مسدودکننده (Blocking Operations): فراخوانی عملیات I/O همزمان و مسدودکننده در یک coroutine می‌تواند کل حلقه رویداد را متوقف کرده و مزایای برنامه‌نویسی ناهمزمان را از بین ببرد.

استراتژی‌های ضروری مدیریت خطا در AsyncIO

مدیریت خطای قوی اولین خط دفاعی در برابر خرابی اپلیکیشن است. asyncio از مکانیزم‌های استاندارد مدیریت استثنای پایتون استفاده می‌کند، اما با ظرافت‌های ناهمزمان.

۱. قدرت try...except...finally

ساختار بنیادی پایتون برای مدیریت استثناها مستقیماً برای coroutineها نیز کاربرد دارد. فراخوانی‌های await یا بلوک‌های کد ناهمزمان که ممکن است مشکل‌ساز باشند را در یک بلوک try قرار دهید.

            import asyncio

async def fetch_data(url):
    print(f"Fetching data from {url}...")
    await asyncio.sleep(1) # Simulate network delay
    if "error" in url:
        raise ValueError(f"Failed to fetch from {url}")
    return f"Data from {url}"

async def process_urls(urls):
    tasks = []
    for url in urls:
        tasks.append(asyncio.create_task(fetch_data(url)))

    results = []
    for task in asyncio.as_completed(tasks):
        try:
            result = await task
            results.append(result)
            print(f"Successfully processed: {result}")
        except ValueError as e:
            print(f"Error processing URL: {e}")
        except Exception as e:
            print(f"An unexpected error occurred: {e}")
        finally:
            # Code here runs whether an exception occurred or not
            print("Finished processing one task.")
    return results

async def main():
    urls = [
        "http://example.com/data1",
        "http://example.com/error_source",
        "http://example.com/data2"
    ]
    await process_urls(urls)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

توضیحات:

• ما از asyncio.create_task برای زمان‌بندی چندین coroutine از نوع fetch_data استفاده می‌کنیم.
• asyncio.as_completed وظایف را به محض اتمام، بازمی‌گرداند و به ما امکان می‌دهد نتایج یا خطاها را به سرعت مدیریت کنیم.
• هر await task در یک بلوک try...except قرار گرفته تا استثناهای خاص ValueError که توسط API شبیه‌سازی‌شده ما ایجاد می‌شود و همچنین هر استثنای غیرمنتظره دیگری را مدیریت کند.
• بلوک finally برای عملیات پاکسازی که باید همیشه اجرا شوند، مانند آزادسازی منابع یا لاگینگ، مفید است.

۲. مدیریت asyncio.CancelledError

وظایف در asyncio می‌توانند لغو شوند. این موضوع برای مدیریت عملیات طولانی‌مدت یا خاموش کردن اپلیکیشن‌ها به صورت صحیح بسیار مهم است. هنگامی که یک وظیفه لغو می‌شود، asyncio.CancelledError در نقطه‌ای که وظیفه آخرین بار کنترل را واگذار کرده بود (یعنی در یک await) ایجاد می‌شود. گرفتن این استثنا برای انجام هرگونه پاکسازی لازم، ضروری است.

            import asyncio

async def cancellable_task():
    try:
        for i in range(5):
            print(f"Task step {i}")
            await asyncio.sleep(1)
        print("Task completed normally.")
    except asyncio.CancelledError:
        print("Task was cancelled! Performing cleanup...")
        # Simulate cleanup operations
        await asyncio.sleep(0.5)
        print("Cleanup finished.")
        raise # Re-raise CancelledError if required by convention
    finally:
        print("This finally block always runs.")

async def main():
    task = asyncio.create_task(cancellable_task())
    await asyncio.sleep(2.5) # Let the task run for a bit
    print("Cancelling the task...")
    task.cancel()
    try:
        await task # Wait for the task to acknowledge cancellation
    except asyncio.CancelledError:
        print("Main caught CancelledError after task cancellation.")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

توضیحات:

• تابع cancellable_task دارای یک بلوک try...except asyncio.CancelledError است.
• درون بلوک except، ما عملیات پاکسازی را انجام می‌دهیم.
• نکته مهم این است که پس از پاکسازی، CancelledError اغلب دوباره ایجاد (re-raise) می‌شود. این کار به فراخواننده اطلاع می‌دهد که وظیفه واقعاً لغو شده است. اگر آن را بدون ایجاد مجدد سرکوب کنید، فراخواننده ممکن است تصور کند که وظیفه با موفقیت به پایان رسیده است.
• تابع main نشان می‌دهد که چگونه یک وظیفه را لغو کرده و سپس منتظر آن (await) بمانید. این await task در صورتی که وظیفه لغو شده و استثنا دوباره ایجاد شده باشد، CancelledError را در فراخواننده ایجاد می‌کند.

۳. استفاده از asyncio.gather با مدیریت استثنا

asyncio.gather برای اجرای همزمان چندین awaitable و جمع‌آوری نتایج آن‌ها استفاده می‌شود. به طور پیش‌فرض، اگر هر awaitable یک استثنا ایجاد کند، gather بلافاصله اولین استثنای مواجه شده را منتشر کرده و awaitableهای باقی‌مانده را لغو می‌کند.

برای مدیریت استثناها از coroutineهای جداگانه در یک فراخوانی gather، می‌توانید از آرگومان return_exceptions=True استفاده کنید.

            import asyncio

async def successful_operation(delay):
    await asyncio.sleep(delay)
    return f"Success after {delay}s"

async def failing_operation(delay):
    await asyncio.sleep(delay)
    raise RuntimeError(f"Failed after {delay}s")

async def main():
    results = await asyncio.gather(
        successful_operation(1),
        failing_operation(0.5),
        successful_operation(1.5),
        return_exceptions=True
    )

    print("Results from gather:")
    for i, result in enumerate(results):
        if isinstance(result, Exception):
            print(f"Task {i}: Failed with exception: {result}")
        else:
            print(f"Task {i}: Succeeded with result: {result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

توضیحات:

• با return_exceptions=True، gather در صورت بروز استثنا متوقف نخواهد شد. در عوض، خود شیء استثنا در لیست نتایج در موقعیت مربوطه قرار می‌گیرد.
• سپس کد در نتایج پیمایش کرده و نوع هر آیتم را بررسی می‌کند. اگر از نوع Exception باشد، به این معنی است که آن وظیفه خاص با شکست مواجه شده است.

۴. مدیران زمینه (Context Managers) برای مدیریت منابع

مدیران زمینه (با استفاده از async with) برای اطمینان از تخصیص و آزادسازی صحیح منابع، حتی در صورت بروز خطا، عالی هستند. این امر به ویژه برای اتصالات شبکه، فایل‌ها یا قفل‌ها مفید است.

            import asyncio

class AsyncResource:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.acquired = False

    async def __aenter__(self):
        print(f"Acquiring resource: {self.name}")
        await asyncio.sleep(0.2) # Simulate acquisition time
        self.acquired = True
        return self

    async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print(f"Releasing resource: {self.name}")
        await asyncio.sleep(0.2) # Simulate release time
        self.acquired = False
        if exc_type:
            print(f"An exception occurred within the context: {exc_type.__name__}: {exc_val}")
        # Return True to suppress the exception, False or None to propagate
        return False # Propagate exceptions by default

async def use_resource(name):
    try:
        async with AsyncResource(name) as resource:
            print(f"Using resource {resource.name}...")
            await asyncio.sleep(1)
            if name == "flaky_resource":
                raise RuntimeError("Simulated error during resource use")
            print(f"Finished using resource {resource.name}.")
    except RuntimeError as e:
        print(f"Caught exception outside context manager: {e}")

async def main():
    await use_resource("stable_resource")
    print("---")
    await use_resource("flaky_resource")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

توضیحات:

• کلاس AsyncResource متدهای __aenter__ و __aexit__ را برای مدیریت زمینه ناهمزمان پیاده‌سازی می‌کند.
• __aenter__ هنگام ورود به بلوک async with فراخوانی می‌شود و __aexit__ هنگام خروج، صرف‌نظر از اینکه استثنایی رخ داده باشد یا نه، فراخوانی می‌شود.
• پارامترهای __aexit__ (exc_type, exc_val, exc_tb) اطلاعاتی درباره هر استثنایی که رخ داده است ارائه می‌دهند. بازگرداندن True از __aexit__ استثنا را سرکوب می‌کند، در حالی که بازگرداندن False یا None به آن اجازه انتشار می‌دهد.

اشکال‌زدایی مؤثر Coroutineها

اشکال‌زدایی کدهای ناهمزمان به طرز فکر و مجموعه ابزار متفاوتی نسبت به اشکال‌زدایی کدهای همزمان نیاز دارد.

۱. استفاده استراتژیک از لاگینگ (Logging)

لاگینگ برای درک جریان اپلیکیشن‌های ناهمزمان ضروری است. این کار به شما امکان می‌دهد رویدادها، وضعیت متغیرها و استثناها را بدون متوقف کردن اجرا ردیابی کنید. از ماژول داخلی logging پایتون استفاده کنید.

            import asyncio
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

async def log_task(name, delay):
    logging.info(f"Task '{name}' started.")
    try:
        await asyncio.sleep(delay)
        if delay > 1:
            raise ValueError(f"Simulated error for '{name}' due to long delay.")
        logging.info(f"Task '{name}' completed successfully after {delay}s.")
    except asyncio.CancelledError:
        logging.warning(f"Task '{name}' was cancelled.")
        raise
    except Exception as e:
        logging.error(f"Task '{name}' encountered an error: {e}")
        raise

async def main():
    tasks = [
        asyncio.create_task(log_task("Task A", 1)),
        asyncio.create_task(log_task("Task B", 2)),
        asyncio.create_task(log_task("Task C", 0.5))
    ]
    await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
    logging.info("All tasks have finished.")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

نکاتی برای لاگینگ در AsyncIO:

• برچسب زمانی (Timestamping): برای ارتباط دادن رویدادها در وظایف مختلف و درک زمان‌بندی ضروری است.
• شناسایی وظیفه (Task Identification): نام یا شناسه وظیفه‌ای که یک عمل را انجام می‌دهد را لاگ کنید.
• شناسه‌های همبستگی (Correlation IDs): برای سیستم‌های توزیع‌شده، از یک شناسه همبستگی برای ردیابی یک درخواست در چندین سرویس و وظیفه استفاده کنید.
• لاگینگ ساختاریافته (Structured Logging): استفاده از کتابخانه‌هایی مانند structlog را برای داده‌های لاگ سازمان‌یافته‌تر و قابل جستجو در نظر بگیرید، که برای تیم‌های بین‌المللی که لاگ‌های محیط‌های مختلف را تحلیل می‌کنند، مفید است.

۲. استفاده از دیباگرهای استاندارد (با احتیاط)

دیباگرهای استاندارد پایتون مانند pdb (یا دیباگرهای IDE) قابل استفاده هستند، اما در زمینه‌های ناهمزمان به مدیریت دقیق نیاز دارند. وقتی یک دیباگر اجرا را متوقف می‌کند، کل حلقه رویداد متوقف می‌شود. این می‌تواند گمراه‌کننده باشد زیرا اجرای همزمان را به درستی منعکس نمی‌کند.

نحوه استفاده از pdb:

• عبارت import pdb; pdb.set_trace() را در جایی که می‌خواهید اجرا متوقف شود، قرار دهید.
• هنگامی که دیباگر متوقف می‌شود، می‌توانید متغیرها را بررسی کنید، کد را مرحله به مرحله اجرا کنید (اگرچه اجرای مرحله‌ای با await می‌تواند دشوار باشد) و عبارات را ارزیابی کنید.
• توجه داشته باشید که عبور از روی یک await، دیباگر را تا زمان تکمیل coroutine منتظر شده متوقف می‌کند و در آن لحظه آن را به صورت متوالی درمی‌آورد.

اشکال‌زدایی پیشرفته با breakpoint() (پایتون ۳.۷ به بعد):

تابع داخلی breakpoint() انعطاف‌پذیرتر است و می‌توان آن را برای استفاده از دیباگرهای مختلف پیکربندی کرد. می‌توانید متغیر محیطی PYTHONBREAKPOINT را تنظیم کنید.

ابزارهای اشکال‌زدایی برای AsyncIO:

برخی IDEها (مانند PyCharm) پشتیبانی پیشرفته‌ای برای اشکال‌زدایی کدهای ناهمزمان ارائه می‌دهند و نشانه‌های بصری برای وضعیت coroutineها و اجرای مرحله‌ای آسان‌تر فراهم می‌کنند.

۳. درک ردپای پشته (Stack Traces) در AsyncIO

ردپای پشته در Asyncio به دلیل ماهیت حلقه رویداد گاهی اوقات می‌تواند پیچیده باشد. یک استثنا ممکن است فریم‌های مربوط به عملکردهای داخلی حلقه رویداد را در کنار کد coroutine شما نشان دهد.

نکاتی برای خواندن ردپای پشته ناهمزمان:

• روی کد خود تمرکز کنید: فریم‌هایی که از کد اپلیکیشن شما نشأت می‌گیرند را شناسایی کنید. این‌ها معمولاً در بالای ردپای پشته ظاهر می‌شوند.
• منشأ را ردیابی کنید: به دنبال جایی باشید که استثنا برای اولین بار ایجاد شده و چگونه از طریق فراخوانی‌های await شما منتشر شده است.
• asyncio.run_coroutine_threadsafe: اگر در حال اشکال‌زدایی بین threadها هستید، از نحوه مدیریت استثناها هنگام انتقال coroutineها بین آن‌ها آگاه باشید.

۴. استفاده از حالت اشکال‌زدایی (Debug Mode) در asyncio

asyncio یک حالت اشکال‌زدایی داخلی دارد که بررسی‌ها و لاگینگ‌هایی را برای کمک به شناسایی خطاهای رایج برنامه‌نویسی اضافه می‌کند. آن را با پاس دادن debug=True به asyncio.run() یا با تنظیم متغیر محیطی PYTHONASYNCIODEBUG فعال کنید.

            import asyncio

async def potentially_buggy_coro():
    # This is a simplified example. Debug mode catches more subtle issues.
    await asyncio.sleep(0.1)
    # Example: If this were to accidentally block the loop

async def main():
    print("Running with asyncio debug mode enabled.")
    await potentially_buggy_coro()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main(), debug=True)

            

              
                Copy
              
            
          

حالت اشکال‌زدایی چه چیزهایی را شناسایی می‌کند:

• فراخوانی‌های مسدودکننده در حلقه رویداد.
• Coroutineهایی که await نشده‌اند.
• استثناهای مدیریت‌نشده در callbackها.
• استفاده نادرست از لغو وظیفه.

خروجی در حالت اشکال‌زدایی می‌تواند پرجزئیات باشد، اما بینش‌های ارزشمندی در مورد عملکرد حلقه رویداد و سوءاستفاده احتمالی از APIهای asyncio ارائه می‌دهد.

۵. ابزارهایی برای اشکال‌زدایی پیشرفته ناهمزمان

فراتر از ابزارهای استاندارد، تکنیک‌های تخصصی می‌توانند به اشکال‌زدایی کمک کنند:

• aiomonitor: یک کتابخانه قدرتمند که یک رابط بازرسی زنده برای اپلیکیشن‌های asyncio در حال اجرا فراهم می‌کند، شبیه به یک دیباگر اما بدون متوقف کردن اجرا. شما می‌توانید وظایف در حال اجرا، callbackها و وضعیت حلقه رویداد را بازرسی کنید.
• کارخانه‌های وظیفه سفارشی (Custom Task Factories): برای سناریوهای پیچیده، می‌توانید کارخانه‌های وظیفه سفارشی ایجاد کنید تا ابزار دقیق یا لاگینگ را به هر وظیفه‌ای که در اپلیکیشن شما ایجاد می‌شود، اضافه کنید.
• پروفایل‌سازی (Profiling): ابزارهایی مانند cProfile می‌توانند به شناسایی گلوگاه‌های عملکردی که اغلب به مشکلات همروندی مربوط می‌شوند، کمک کنند.

مدیریت ملاحظات جهانی در توسعه AsyncIO

توسعه اپلیکیشن‌های ناهمزمان برای مخاطبان جهانی چالش‌های خاصی را به همراه دارد و نیازمند ملاحظات دقیقی است:

• مناطق زمانی (Time Zones): به نحوه رفتار عملیات حساس به زمان (زمان‌بندی، لاگینگ، تایم‌اوت‌ها) در مناطق زمانی مختلف توجه کنید. برای برچسب‌های زمانی داخلی به طور مداوم از UTC استفاده کنید.
• تأخیر و قابلیت اطمینان شبکه (Network Latency and Reliability): برنامه‌نویسی ناهمزمان اغلب برای کاهش تأخیر استفاده می‌شود، اما شبکه‌های بسیار متغیر یا غیرقابل اعتماد به مکانیزم‌های تلاش مجدد قوی و کاهش عملکرد تدریجی نیاز دارند. مدیریت خطای خود را تحت شرایط شبیه‌سازی‌شده شبکه (مانند استفاده از ابزارهایی مانند toxiproxy) آزمایش کنید.
• بین‌المللی‌سازی (i18n) و محلی‌سازی (l10n): پیام‌های خطا باید به گونه‌ای طراحی شوند که به راحتی قابل ترجمه باشند. از قرار دادن فرمت‌های خاص یک کشور یا ارجاعات فرهنگی در پیام‌های خطا خودداری کنید.
• محدودیت‌های منابع (Resource Limits): مناطق مختلف ممکن است پهنای باند یا قدرت پردازش متفاوتی داشته باشند. طراحی برای مدیریت صحیح تایم‌اوت‌ها و رقابت بر سر منابع کلیدی است.
• سازگاری داده‌ها (Data Consistency): هنگام کار با سیستم‌های ناهمزمان توزیع‌شده، اطمینان از سازگاری داده‌ها در مکان‌های جغرافیایی مختلف می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.

مثال: تایم‌اوت‌های جهانی با asyncio.wait_for

asyncio.wait_for برای جلوگیری از اجرای بی‌پایان وظایف ضروری است، که برای اپلیکیشن‌هایی که به کاربران در سراسر جهان خدمات می‌دهند، حیاتی است.

            import asyncio
import time

async def long_running_task(duration):
    print(f"Starting task that takes {duration} seconds.")
    await asyncio.sleep(duration)
    print("Task finished naturally.")
    return "Task Completed"

async def main():
    print(f"Current time: {time.strftime('%X')}")
    try:
        # Set a global timeout for all operations
        result = await asyncio.wait_for(long_running_task(5), timeout=3.0)
        print(f"Operation successful: {result}")
    except asyncio.TimeoutError:
        print(f"Operation timed out after 3 seconds!")
    except Exception as e:
        print(f"An unexpected error occurred: {e}")

    print(f"Current time: {time.strftime('%X')}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

توضیحات:

• asyncio.wait_for یک awaitable (در اینجا long_running_task) را در بر می‌گیرد و اگر awaitable در مدت زمان timeout مشخص شده کامل نشود، asyncio.TimeoutError را ایجاد می‌کند.
• این امر برای اپلیکیشن‌های رو به کاربر برای ارائه پاسخ‌های به موقع و جلوگیری از اتمام منابع حیاتی است.

بهترین شیوه‌ها برای مدیریت خطا و اشکال‌زدایی در AsyncIO

برای ساخت اپلیکیشن‌های پایتون ناهمزمان قوی و قابل نگهداری برای مخاطبان جهانی، این بهترین شیوه‌ها را اتخاذ کنید:

• در مورد استثناها صریح باشید: تا حد امکان استثناهای خاص را بگیرید به جای except Exception کلی. این کار کد شما را واضح‌تر می‌کند و کمتر مستعد پنهان کردن خطاهای غیرمنتظره است.
• از asyncio.gather(..., return_exceptions=True) هوشمندانه استفاده کنید: این برای سناریوهایی که می‌خواهید همه وظایف برای تکمیل تلاش کنند عالی است، اما آماده پردازش نتایج ترکیبی (موفقیت‌ها و شکست‌ها) باشید.
• منطق تلاش مجدد قوی پیاده‌سازی کنید: برای عملیاتی که مستعد خرابی‌های موقتی هستند (مانند فراخوانی‌های شبکه)، استراتژی‌های تلاش مجدد هوشمند با تأخیرهای backoff پیاده‌سازی کنید، به جای اینکه فوراً شکست بخورند. کتابخانه‌هایی مانند backoff می‌توانند بسیار مفید باشند.
• لاگینگ را متمرکز کنید: اطمینان حاصل کنید که پیکربندی لاگینگ شما در سراسر اپلیکیشن سازگار است و برای اشکال‌زدایی توسط یک تیم جهانی به راحتی قابل دسترسی است. برای تحلیل آسان‌تر از لاگینگ ساختاریافته استفاده کنید.
• برای قابلیت مشاهده‌پذیری (Observability) طراحی کنید: فراتر از لاگینگ، متریک‌ها و ردیابی را برای درک رفتار اپلیکیشن در محیط تولید در نظر بگیرید. ابزارهایی مانند Prometheus، Grafana و سیستم‌های ردیابی توزیع‌شده (مانند Jaeger، OpenTelemetry) بسیار ارزشمند هستند.
• به طور کامل تست کنید: تست‌های واحد و یکپارچه‌سازی بنویسید که به طور خاص کدهای ناهمزمان و شرایط خطا را هدف قرار می‌دهند. از ابزارهایی مانند pytest-asyncio استفاده کنید. خرابی‌های شبکه، تایم‌اوت‌ها و لغوها را در تست‌های خود شبیه‌سازی کنید.
• مدل همروندی خود را درک کنید: در مورد اینکه آیا از asyncio در یک thread، چندین thread (از طریق run_in_executor) یا در چندین فرآیند استفاده می‌کنید، شفاف باشید. این امر بر نحوه انتشار خطاها و نحوه کار اشکال‌زدایی تأثیر می‌گذارد.
• مفروضات را مستند کنید: هرگونه فرض در مورد قابلیت اطمینان شبکه، در دسترس بودن سرویس یا تأخیر مورد انتظار را به وضوح مستند کنید، به خصوص هنگام ساخت برای مخاطبان جهانی.

نتیجه‌گیری

اشکال‌زدایی و مدیریت خطا در coroutineهای asyncio مهارت‌های حیاتی برای هر توسعه‌دهنده پایتون است که اپلیکیشن‌های مدرن و با کارایی بالا می‌سازد. با درک ظرافت‌های اجرای ناهمزمان، بهره‌گیری از مدیریت استثنای قوی پایتون و به کارگیری ابزارهای لاگینگ و اشکال‌زدایی استراتژیک، می‌توانید اپلیکیشن‌هایی بسازید که در مقیاس جهانی انعطاف‌پذیر، قابل اعتماد و کارآمد باشند.

قدرت try...except را در آغوش بگیرید، بر asyncio.CancelledError و asyncio.TimeoutError مسلط شوید و همیشه کاربران جهانی خود را در نظر داشته باشید. با تمرین مستمر و استراتژی‌های مناسب، می‌توانید از پیچیدگی‌های برنامه‌نویسی ناهمزمان عبور کرده و نرم‌افزاری استثنایی در سراسر جهان ارائه دهید.