37. (П18) Асинхронне виконання задач із використанням asyncio

Передумови

• Прочитана Лекція 34 — Асинхронність усередині Python: GIL, подієвий цикл і сокети
• Прочитана Лекція 36 — Основи asyncio. Корутини, затримки та виконання задач
• Встановлена бібліотека aiohttp: pip install aiohttp

Персоналізація

У кожному файлі оголосіть константу STUDENT = "Imya Prizvysche" (ваші дані латиницею) і виводьте її у першому рядку кожного запуску програми: print(f"Student: {STUDENT}"). На скріншотах у звіті повинно бути видно ваше ім'я.

Завдання

Навчитися запускати корутини через asyncio.run, порівнювати послідовне та конкурентне виконання через asyncio.gather, а також виконувати реальні HTTP-запити асинхронно через aiohttp.

---

Частина 1: Перша корутина

1.1 Запуск однієї корутини

Створіть файл async_basic.py. Напишіть корутину greet(name: str) -> str, яка чекає 1 секунду (asyncio.sleep(1)) і повертає рядок f"Hello, {name}". Запустіть її через asyncio.run і надрукуйте результат.

import asyncio

STUDENT = "Imya Prizvysche"


async def greet(name: str) -> str:
    await asyncio.sleep(1)
    return f"Hello, {name}"


async def main() -> None:
    print(f"Student: {STUDENT}")
    message = await greet("asyncio")
    print(message)


asyncio.run(main())

Очікуваний вивід:

Student: Imya Prizvysche
Hello, asyncio

1.2 Помилка: виклик без await

Щоб відчути типову помилку, тимчасово замініть рядок message = await greet("asyncio") на message = greet("asyncio") і запустіть. Зафіксуйте у звіті попередження RuntimeWarning: coroutine 'greet' was never awaited і поясніть, чому код усередині корутини не виконався. Поверніть await на місце.

---

Частина 2: Послідовно vs конкурентно

2.1 Послідовне виконання

Створіть файл async_sequential.py. Напишіть корутину fake_download(url: str, delay: float) -> str, яка друкує f"start {url}", чекає delay секунд через asyncio.sleep, друкує f"done {url}" і повертає рядок f"<content of {url}>".

Викличте її послідовно для трьох URL із затримками 3, 1 і 2 секунди. Виміряйте час виконання через time.perf_counter.

import asyncio
import time

STUDENT = "Imya Prizvysche"


async def fake_download(url: str, delay: float) -> str:
    print(f"start {url}")
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"done {url}")
    return f"<content of {url}>"


async def main() -> None:
    print(f"Student: {STUDENT}")

    urls = [
        ("https://example.com/a", 3),
        ("https://example.com/b", 1),
        ("https://example.com/c", 2),
    ]

    start = time.perf_counter()
    results = []
    for url, delay in urls:
        result = await fake_download(url, delay)
        results.append(result)
    print(f"Sequential: {time.perf_counter() - start:.2f}s")


asyncio.run(main())

Очікуваний час: ~6 секунд (сума всіх затримок).

2.2 Конкурентне виконання через asyncio.gather

Створіть файл async_gather.py. Використайте ту саму корутину fake_download і ті самі URL, але запустіть їх конкурентно через asyncio.gather. Виміряйте час.

Очікуваний час: ~3 секунди (найдовша затримка).

Зафіксуйте у звіті обидва варіанти з часом і порядком виведення рядків start / done — зверніть увагу, як змінюється порядок у конкурентній версії.

2.3 Порівняльна таблиця

У звіті складіть таблицю:

Виконання	Час	Пояснення
Послідовно	~6.0с	сума затримок
Конкурентно (gather)	~3.0с	найдовша затримка

---

Частина 3: Реальні HTTP-запити через aiohttp

Тепер замінимо asyncio.sleep на справжні мережеві запити. Звичайний requests блокуватиме event loop, тому використовуємо асинхронний клієнт aiohttp.

3.1 Конкурентне завантаження

Створіть файл async_downloads.py. Напишіть корутину download(session: aiohttp.ClientSession, url: str) -> tuple[str, int, int], яка виконує GET-запит і повертає кортеж (url, status_code, content_length). Використайте async with session.get(url) as response:.

import asyncio
import time
import aiohttp

STUDENT = "Imya Prizvysche"


async def download(session: aiohttp.ClientSession, url: str) -> tuple[str, int, int]:
    print(f"start {url}")
    async with session.get(url) as response:
        content = await response.read()
        print(f"done {url} -> {response.status}, {len(content)} bytes")
        return url, response.status, len(content)


async def main() -> None:
    print(f"Student: {STUDENT}")

    urls = [
        "https://httpbin.org/delay/3",
        "https://httpbin.org/delay/2",
        "https://httpbin.org/delay/1",
        "https://httpbin.org/delay/2",
    ]

    start = time.perf_counter()
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        results = await asyncio.gather(
            *[download(session, url) for url in urls]
        )
    elapsed = time.perf_counter() - start

    for url, status, size in results:
        print(f"{url}: {status}, {size} bytes")
    print(f"Concurrent: {elapsed:.2f}s")


asyncio.run(main())

Очікуваний час: близько до найдовшого запиту (~3 секунди), а не сумарно (~8 секунд).

Одна сесія на всі запити

aiohttp.ClientSession створюється один раз і передається в усі корутини. Це дає переваги: повторне використання TCP-з'єднань (connection pooling), спільні cookies, однакові заголовки за замовчуванням.

3.2 Додайте послідовну версію для порівняння

У тому ж файлі async_downloads.py додайте послідовне виконання (через цикл for з await) для тих самих URL. Виміряйте час.

Зафіксуйте у звіті обидва результати:

Виконання	Час	Запити
Послідовно	~8с	3+2+1+2
Конкурентно	~3с	max(3,2,1,2)

---

Частина 4: Порівняння з потоками

У практиці 35 ви завантажували ті самі URL через threading. Тепер порівняйте підходи.

У звіті складіть підсумкову таблицю для 4 запитів httpbin.org/delay/*:

Підхід	Час	Кількість потоків ОС
Послідовно (requests)	~8с	1
threading (4 потоки)	~3с	4
asyncio + aiohttp	~3с	1

Коротко (2–3 речення) поясніть:

• чому threading і asyncio дають приблизно однакове прискорення для I/O-bound задач
• у чому перевага asyncio при масштабуванні до сотень / тисяч запитів

Результат

Після виконання роботи здайте звіт зі скріншотами:

• Частина 1: вивід async_basic.py та скриншот із попередженням RuntimeWarning із пункту 1.2
• Частина 2: вивід async_sequential.py і async_gather.py, порівняльна таблиця часу
• Частина 3: вивід async_downloads.py з обома варіантами, таблиця часу
• Частина 4: підсумкова таблиця та пояснення

---

Знайшли помилку чи бажаєте додати інформацію, щоб покращити курс? Створіть issue на GitHub