Hvordan fungerer async-support i moderne Django?

Question

Accepted Answer

Moderne Django (3.1+) understøtter **asynchrone views** ved hjælp af Pythons `async`/`await`, hvilket muliggør effektiv håndtering af **I/O-bundne** samtidige operationer (eksterne API-kald, async database-adgang) uden blokering. Dette supplerer Djangos traditionelle synkrone model for specifikke use cases.

## Async views

```python
# a synchronous view (the traditional default)
def sync_view(request):
    data = requests.get("https://api.example.com").json()   # BLOCKS the worker
    return JsonResponse(data)

# an async view — can await I/O without blocking
import httpx
async def async_view(request):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get("https://api.example.com")   # non-blocking await
    return JsonResponse(response.json())
```

En `async def` view kan `await` I/O-operationer, hvilket giver serveren mulighed for at håndtere andre requests mens den venter — effektivt for views, der foretager langsomme eksterne kald.

## Samtidsvedt I/O — hovedfordelen

```python
import asyncio

async def dashboard(request):
    # run multiple slow API calls CONCURRENTLY instead of sequentially
    users, orders, stats = await asyncio.gather(
        fetch_users(),
        fetch_orders(),
        fetch_stats(),
    )
    # 3 calls taking 1s each → ~1s total (concurrent), not 3s (sequential)
    return JsonResponse({"users": users, "orders": orders, "stats": stats})
```

Hovedfordelen: at `await` flere uafhængige I/O-operationer **samtidigt** (med `asyncio.gather`) — overlap af deres ventetider for en stor hastighedsforbedring når en view samler data fra flere langsomme kilder.

## Async ORM (moderne Django)

```python
# async query methods (Django 4.1+)
async def get_articles(request):
    articles = [a async for a in Article.objects.all()]    # async iteration
    article = await Article.objects.aget(pk=1)              # async get
    await Article.objects.acreate(title="New")             # async create
    return JsonResponse({...})
```

Django tilbyder nu async ORM-metoder (`aget`, `acreate`, `async for`) så du kan udføre database-adgang inden for async views uden blokering.

## Vigtige forbehold og hvornår man skal bruge async

```text
✓ USE async for: I/O-bound views with concurrent external calls, slow APIs,
  websockets/streaming, high-concurrency I/O workloads
✗ DON'T expect async to speed up CPU-bound work (it doesn't — that's not the point)
✗ Don't call SYNCHRONOUS blocking code directly in async views (blocks the event loop)
  → wrap it with sync_to_async; use async-compatible libraries (httpx, async ORM)
✗ Much of the Django ecosystem is still sync — mixing requires care (async_to_sync / sync_to_async)
Deployment: needs an ASGI server (uvicorn, daphne), not just WSGI
```

## Synk vs async bridging

```python
from asgiref.sync import sync_to_async, async_to_sync
result = await sync_to_async(blocking_function)()   # run sync code from async safely
```

## Hvorfor det betyder noget

Async-support er en betydelig moderne Django-egenskab, der er værd at forstå, selvom dens anvendelighed er specifik — det giver reelle fordele for **I/O-bundne, høj-samtidighed workloads** uden at være en universel løsning.

Hovedværdien er at muliggøre effektiv samtidsvedt I/O: async views kan `await` langsomme operationer (eksterne API-kald, async database-forespørgsler) uden at blokere worker'en, og vigtigst kan køre flere uafhængige I/O-operationer **samtidigt** (via `asyncio.gather`), overlap deres ventetider — en stor hastighedsforbedring for views, der samler data fra flere langsomme eksterne kilder, eller for høj-samtidighed I/O-scenarier som websockets og streaming.

An forståelse af hvornår async hjælper (I/O-bundne samtidighed) versus hvornår det ikke gør (det giver ingen fordel for CPU-bundne arbejde) er afgørende for at bruge det passende i stedet for at bruge det overalt.

Essentielt vigtige er også de **forbehold**, der gør async vanskelig i Django: du skal bruge async-kompatible biblioteker (httpx i stedet for requests, async ORM-metoder som `aget`/`acreate`) og undgå at kalde synkron blokerende kode direkte i async views (som blokerer event loop'en, hvilket besejrer formålet) — kræver `sync_to_async`/`async_to_sync` bridging, omhyggelig håndtering givet at meget af Django-økosystemet forbliver synkront, og en ASGI-server til deployment.

At kende async views' eksistens, deres genuine use cases (samtidsvedt I/O, realtids-funktioner), async ORM'en og de vigtige faldgruber afspejler kendskab til moderne Djangos udvikling og dømmekraften til at anvende async hvor det virkelig hjælper.

Selvom det ikke er påkrævet for ethvert program (Djangos synkrone model forbliver perfekt egnet for de fleste), bliver async stadig mere relevant for I/O-tunge, høj-samtidighed og realtids-programmer, hvilket gør det værdifuldt seniorniveau-viden for at forstå Djangos nuværende muligheder og vælge den rigtige samtidighedstilgang for en given arbejdsbyrde.