asyncio / async / await

import asyncio

# 非同期関数（コルーチン）の定義
async def my_coroutine():
    await asyncio.sleep(1)  # 非同期で待機
    return 結果

# コルーチンの実行
asyncio.run(my_coroutine())

# 複数コルーチンの並行実行
results = await asyncio.gather(coro1(), coro2(), coro3())

import asyncio
import time

# 基本的な非同期関数
async def say_hello(name, delay):
    await asyncio.sleep(delay)      # この間、他のコルーチンが実行できる
    print(f"こんにちは、{name}！")

async def main():
    # 順次実行（合計3秒）
    await say_hello('田中', 1)
    await say_hello('鈴木', 2)

asyncio.run(main())

# gather: 並行実行（合計2秒、最長のもの）
async def main_parallel():
    start = time.time()
    await asyncio.gather(
        say_hello('田中', 1),
        say_hello('鈴木', 2),
        say_hello('山田', 1.5),
    )
    print(f"合計時間: {time.time() - start:.1f}秒")  # 約2.0秒

asyncio.run(main_parallel())

# create_task: タスクとして即座にスケジューリング
async def fetch_data(url, delay):
    await asyncio.sleep(delay)
    return f"{url} のデータ"

async def main_tasks():
    # タスクとして登録（すぐに開始）
    task1 = asyncio.create_task(fetch_data('https://api1.example.com', 1))
    task2 = asyncio.create_task(fetch_data('https://api2.example.com', 2))

    result1 = await task1
    result2 = await task2
    print(result1)
    print(result2)

asyncio.run(main_tasks())

# asyncio.Queue: プロデューサー・コンシューマーパターン
async def producer(q, items):
    for item in items:
        await q.put(item)
        await asyncio.sleep(0.5)
    await q.put(None)   # 終了シグナル

async def consumer(q):
    while True:
        item = await q.get()
        if item is None:
            break
        print(f"処理中: {item}")
        q.task_done()

async def main_queue():
    q = asyncio.Queue()
    await asyncio.gather(
        producer(q, [1, 2, 3, 4, 5]),
        consumer(q),
    )

asyncio.run(main_queue())

asyncioはシングルスレッドで動作するイベントループを使って、複数のコルーチンを切り替えながら並行実行します。『await』に到達するとイベントループが別のコルーチンに制御を渡すため、I/O待ち時間を有効活用できます。

『asyncio.gather()』は全コルーチンを並行実行して、すべての結果をリストで返します。いずれかのコルーチンで例外が発生した場合はその例外を送出します。例外を無視したい場合はreturn_exceptions=Trueを指定します。

asyncioはI/O待ちには強力ですが、CPU密集処理はイベントループをブロックするため効果がありません。CPU密集処理と組み合わせたい場合はasyncio.to_thread()（Python 3.9+）を使ってスレッドに処理を委譲します。また、httpxやaiohttpなど非同期対応のHTTPクライアントライブラリと組み合わせて使うことが多いです。