Python async/await | lunelukkio site

1. なぜ async/await が必要か

通常のプログラム（同期処理）は、ファイルを読んだり HTTP リクエストを送ったりするとき、結果が返ってくるまで その場で止まって待つ。待っている間、CPU は何もしていない。

async/await を使うと「待つ」間に別の処理を進めることができる。これを 非同期処理（asynchronous I/O） と呼ぶ。

図 1. 同期処理では待機時間が連続するが、非同期処理では待機中に別タスクを進める

2. 基本構文

Python の非同期処理には 3 つのキーワードを使う。

キーワード	意味	場所
`async def`	非同期関数（コルーチン）を定義する	関数の先頭
`await`	「ここで待つ間、他の処理をどうぞ」と制御を手放す	`async def` の内部のみ
`asyncio.run()`	イベントループを起動して非同期関数を実行する	プログラムの起点（`if __name__ == "__main__"` 等）

import asyncio

async def fetch_data(name: str) -> str:
    # 実際は HTTP リクエストや DB クエリなどが入る
    print(f"[{name}] 開始")
    await asyncio.sleep(1)  # "1秒待つ" のシミュレーション
    print(f"[{name}] 完了")
    return f"{name} のデータ"

async def main():
    result = await fetch_data("A")
    print(result)

asyncio.run(main())

注意: await asyncio.sleep() は通常の time.sleep() の非同期版。 time.sleep() を async 関数内で呼ぶと、イベントループ全体がブロックされてしまう。

3. 並行実行: asyncio.gather()

上のコードは A が終わってから次へ進む（順番待ち）。本当の並行実行には asyncio.gather() を使う。

async def main():
    # 3 つを同時に開始し、全部終わるまで待つ
    results = await asyncio.gather(
        fetch_data("A"),
        fetch_data("B"),
        fetch_data("C"),
    )
    print(results)
    # → 約 1 秒で 3 つ分完了（順次なら約 3 秒かかる）

図 2. gather() はすべてのコルーチンを同時に開始し、最後の完了を待って結果をまとめて返す

4. コルーチンとイベントループの仕組み

async def で定義した関数を呼び出すと、実際には コルーチンオブジェクト が作られるだけで実行はされない。実行は await するか asyncio.run() に渡した時に始まる。

await を書いた箇所で、その関数はイベントループに「制御」を渡す。イベントループは待っている処理を管理し、I/O が終わったらその処理を再開させる。これを 協調マルチタスク と呼ぶ（OS スレッドではなく、コード自身が制御を譲り合う）。

図 3. イベントループは実行可能なコルーチンを順に実行し、await を検出したら I/O 待ちキューに移す。I/O が終わると実行可能キューに戻す

5. よくある間違い

状況	NG	OK
同期スリープを使う	`time.sleep(1)`	`await asyncio.sleep(1)`
await を忘れる	`fetch_data("A")` （コルーチンオブジェクトを返すだけ）	`await fetch_data("A")`
CPU バウンドな処理を async にする	`async def` で重い計算をそのまま実行	`asyncio.to_thread()` でスレッドに委譲
順番待ちになっている	`await A`, `await B` と逐次実行	`asyncio.gather(A, B)` で並行実行

async/await が向く場面・向かない場面
向く: HTTP クライアント、DB クエリ、ファイル I/O など I/O 待ちが多い処理
向かない: 画像処理・数値計算など CPU をフルに使う処理（この場合は multiprocessing を検討）

Python の async/await

1. なぜ async/await が必要か

2. 基本構文

3. 並行実行: asyncio.gather()

4. コルーチンとイベントループの仕組み

5. よくある間違い

関連項目