Async/Await Python: Der Turbo für deinen Code!

Was zur Hölle ist Async/Await überhaupt?

Okay, lass uns ehrlich sein: Am Anfang habe ich Async/Await in Python auch nur Bahnhof verstanden. Da hieß es immer, es sei super wichtig für Performance und so, aber irgendwie war der Groschen nicht gefallen. Ich meine, Python ist ja eh schon easy, warum noch was Neues lernen? Aber dann, als ich an einem Projekt gearbeitet habe, bei dem ich ständig auf irgendwelche APIs warten musste, da wurde mir klar: Ich brauche das. Und zwar dringend.

Es ist im Grunde wie… stell dir vor, du bist in der Küche und machst Abendessen. Du könntest jetzt einen Schritt nach dem anderen machen: zuerst Kartoffeln schälen, dann kochen, dann Fleisch braten usw. Aber was, wenn du während die Kartoffeln kochen, schon das Fleisch vorbereiten könntest? Genau das macht Async/Await. Es erlaubt deinem Programm, während es auf etwas wartet (z.B. eine Antwort von einer API), andere Aufgaben zu erledigen. Klingt erstmal kompliziert, ist aber eigentlich ziemlich cool.

Warum Async/Await dein Leben verändern wird (als Programmierer)

Also, mal abgesehen davon, dass du dich super schlau fühlst, wenn du es benutzt, gibt es echt gute Gründe, Async/Await in Python zu lernen. Der Hauptgrund ist natürlich die Performance. Wenn du viele I/O-gebundene Operationen hast (also Operationen, die auf Input/Output warten, wie z.B. Netzwerkanfragen oder das Lesen von Dateien), dann kann Async/Await deine Programme *deutlich* schneller machen.

Ich hatte da mal so ein kleines Web-Scraping-Projekt. Am Anfang habe ich das ganz normal mit `requests` gemacht, also synchron. Und es war… langsam. Wirklich langsam. Ich hab’s dann mal mit `aiohttp` und Async/Await probiert, und plötzlich war es gefühlt zehnmal schneller. Wow, dachte ich mir, das hätte ich nicht erwartet! Klar, es war erstmal ein bisschen mehr Aufwand, den Code umzuschreiben, aber es hat sich sowas von gelohnt.

Aber es geht nicht nur um Performance. Async/Await macht deinen Code auch lesbarer und wartbarer. Es fühlt sich einfach “flüssiger” an, als wenn du ständig mit Callbacks oder Threads herumhantierst. Es ist irgendwie… eleganter. Und wer will nicht eleganten Code schreiben?

Die Basics: Async und Await

Okay, genug geschwärmt. Lass uns mal ein bisschen technisch werden. Die beiden wichtigsten Schlüsselwörter sind natürlich `async` und `await`.

`async` benutzt du, um eine Funktion als Coroutine zu definieren. Eine Coroutine ist im Grunde eine Funktion, die “angehalten” werden kann, während sie auf etwas wartet, und dann später wieder “fortgesetzt” werden kann. Klingt kompliziert? Ist es aber gar nicht.

async def meine_coroutine():

print(“Start”)

await asyncio.sleep(1) # Wartet 1 Sekunde

print(“Ende”)

`await` benutzt du innerhalb einer Coroutine, um auf das Ergebnis einer anderen Coroutine oder einer awaitable-Funktion zu warten. Das ist der Punkt, an dem die Funktion “angehalten” wird und andere Aufgaben erledigt werden können.

Ich weiß, es ist am Anfang ein bisschen schwer zu verstehen, aber wenn du es einmal benutzt hast, macht es Klick. Glaub mir. Ich habe auch ein paar Anläufe gebraucht.

Ein einfaches Beispiel, um es zu verstehen

Nehmen wir mal an, du willst zwei Webseiten gleichzeitig herunterladen. Mit Async/Await könnte das so aussehen:

import asyncio

import aiohttp

async def webseite_herunterladen(url):

async with aiohttp.ClientSession() as session:

async with session.get(url) as response:

return await response.text()

async def main():

url1 = “https://www.google.com”

url2 = “https://www.heise.de”

aufgabe1 = asyncio.create_task(webseite_herunterladen(url1))

aufgabe2 = asyncio.create_task(webseite_herunterladen(url2))

ergebnis1 = await aufgabe1

ergebnis2 = await aufgabe2

print(f”Google: {len(ergebnis1)} Zeichen”)

print(f”Heise: {len(ergebnis2)} Zeichen”)

if __name__ == “__main__”:

asyncio.run(main())

In diesem Beispiel erstellen wir zwei Aufgaben, die jeweils eine Webseite herunterladen. Mit `asyncio.create_task` werden die Aufgaben im Hintergrund gestartet, und mit `await` warten wir auf das Ergebnis jeder Aufgabe. Das Geniale daran ist, dass die beiden Webseiten *gleichzeitig* heruntergeladen werden, nicht nacheinander.

Ich weiß, es sieht erstmal nach viel Code aus, aber wenn du es Schritt für Schritt durchgehst, wird es klar. Versprochen!

Fallstricke und wie man sie vermeidet

Natürlich ist nicht alles rosig. Async/Await hat auch seine Tücken. Eine der häufigsten Fehlerquellen ist, dass man vergisst, `await` zu benutzen. Dann rennt der Code einfach durch, ohne auf das Ergebnis der Coroutine zu warten, und das kann zu komischen Fehlern führen.

Ein anderer Fallstrick ist, dass nicht alle Bibliotheken asynchron sind. Wenn du eine synchrone Funktion innerhalb einer Coroutine aufrufst, blockiert das den gesamten Event Loop, und dann hast du nichts gewonnen. Deswegen ist es wichtig, asynchrone Alternativen zu finden, wie z.B. `aiohttp` anstelle von `requests`.

Ich habe da mal einen Fehler gemacht, weil ich einfach zu faul war, eine Bibliothek auszutauschen. Das Ergebnis war, dass mein Code zwar “asynchron” war, aber trotzdem super langsam. Puh, was für ein Chaos!

Wann du Async/Await *nicht* benutzen solltest

Es ist wichtig zu wissen, dass Async/Await nicht für alles geeignet ist. Wenn du CPU-intensive Operationen hast (also Operationen, die viel Rechenleistung benötigen, wie z.B. Bildbearbeitung oder mathematische Berechnungen), dann bringt dir Async/Await nichts. Da sind Threads oder Prozesse besser geeignet.

Async/Await ist vor allem dann sinnvoll, wenn du viele I/O-gebundene Operationen hast. Also immer dann, wenn dein Programm viel Zeit damit verbringt, auf etwas zu warten.

Ich meine, es ist wie mit jedem Tool: Es ist nur dann nützlich, wenn du es richtig einsetzt.

Alternativen zu Async/Await (für den Fall, dass du es hasst)

Wenn du Async/Await so gar nicht leiden kannst (was ich verstehen könnte, am Anfang war ich auch skeptisch), dann gibt es auch Alternativen. Du könntest z.B. Threads oder Prozesse verwenden, um parallele Aufgaben auszuführen.

Threads sind leichtergewichtiger als Prozesse, teilen sich aber den gleichen Speicherplatz. Das kann zu Problemen führen, wenn du nicht aufpasst. Prozesse haben ihren eigenen Speicherplatz, sind aber schwergewichtiger und brauchen mehr Ressourcen.

Die Wahl hängt von deinem Anwendungsfall ab. Für einfache, I/O-gebundene Aufgaben ist Async/Await oft die beste Wahl. Für CPU-intensive Aufgaben sind Threads oder Prozesse besser geeignet.

Async/Await in der Praxis: Ein größeres Projekt

Okay, lass uns mal überlegen, wie du Async/Await in einem größeren Projekt einsetzen könntest. Stell dir vor, du baust einen Chatbot, der auf verschiedene Nachrichten reagieren soll. Einige Nachrichten erfordern den Zugriff auf externe APIs, andere nicht.

Mit Async/Await könntest du die API-Aufrufe asynchron machen, sodass dein Chatbot auch dann noch reagiert, wenn er auf eine Antwort von einer API wartet. Das würde die Benutzererfahrung deutlich verbessern.

Du könntest auch einen asynchronen Task-Scheduler verwenden, um Aufgaben im Hintergrund auszuführen, z.B. das Protokollieren von Nachrichten oder das Aktualisieren von Benutzerprofilen.

Die Möglichkeiten sind endlos!

Fazit: Async/Await – Dein neuer bester Freund (oder zumindest ein nützliches Werkzeug)

Async/Await in Python ist am Anfang vielleicht ein bisschen verwirrend, aber es ist ein unglaublich mächtiges Werkzeug, das deine Programme schneller, lesbarer und wartbarer machen kann. Es ist nicht für alles geeignet, aber wenn du viele I/O-gebundene Operationen hast, dann solltest du es dir auf jeden Fall mal ansehen.

Und keine Sorge, wenn du am Anfang Fehler machst. Das gehört dazu. Ich habe auch genug Fehler gemacht, bevor ich es endlich verstanden habe.

Also, worauf wartest du noch? Probiere es aus! Du wirst es nicht bereuen. Vielleicht. Ehrlich gesagt, am Anfang wirst du vielleicht verzweifeln, aber gib nicht auf. Es lohnt sich.