आधुनिक Django (3.1+) Python के async/await का उपयोग करके asynchronous views को support करता है, जो I/O-bound concurrent operations (external API calls, async database access) को बिना block किए कुशलता से handle करने की अनुमति देता है। यह विशिष्ट use cases के लिए Django के traditional synchronous model का पूरक है।
# 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())
एक async def view I/O operations को await कर सकता है, जिससे server प्रतीक्षा करते समय अन्य requests को handle कर सकता है — उन views के लिए कुशल जो slow external calls करते हैं।
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})
मुख्य लाभ: कई स्वतंत्र I/O operations को concurrently await करना (asyncio.gather के साथ) — उनके wait times को overlap करना एक बड़ी speedup के लिए जब एक view कई slow sources से data aggregate करता है।
# 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 अब async ORM methods (aget, acreate, async for) प्रदान करता है ताकि आप async views के भीतर बिना block किए database access कर सकें।
✓ 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
from asgiref.sync import sync_to_async, async_to_sync
result = await sync_to_async(blocking_function)() # run sync code from async safely
Async support एक महत्वपूर्ण आधुनिक Django क्षमता है जिसे समझना सार्थक है, हालांकि इसकी प्रयोज्यता विशिष्ट है — यह I/O-bound, high-concurrency workloads के लिए वास्तविक लाभ प्रदान करता है जबकि यह एक सार्वभौमिक समाधान नहीं है।
मुख्य मूल्य कुशल concurrent I/O को सक्षम करना है: async views slow operations (external API calls, async database queries) को बिना worker को block किए await कर सकते हैं, और महत्वपूर्ण रूप से कई स्वतंत्र I/O operations को concurrently चला सकते हैं (asyncio.gather के माध्यम से), उनके wait times को overlap करते हुए — उन views के लिए एक बड़ी speedup जो कई slow external sources से data aggregate करते हैं, या websockets और streaming जैसे high-concurrency I/O scenarios के लिए।
यह समझना कि async कब मदद करता है (I/O-bound concurrency) बनाम कब नहीं (यह CPU-bound काम के लिए कोई लाभ नहीं देता) इसे उचित ढंग से उपयोग करने के लिए आवश्यक है, बजाय इसे हर जगह cargo-cult करने के।
समान रूप से महत्वपूर्ण हैं वे caveats जो Django में async को tricky बनाते हैं: आपको async-compatible libraries का उपयोग करना होगा (requests के बजाय httpx, aget/acreate जैसे async ORM methods) और async views में synchronous blocking code को सीधे call करने से बचना होगा (जो event loop को block कर देता है, उद्देश्य को विफल करते हुए) — sync_to_async/async_to_sync bridging की आवश्यकता होती है, सावधानीपूर्वक handling क्योंकि Django ecosystem का अधिकांश हिस्सा synchronous रहता है, और deployment के लिए एक ASGI server।
यह जानना कि async views मौजूद हैं, उनके genuine use cases (concurrent I/O, real-time features), async ORM, और महत्वपूर्ण pitfalls आधुनिक Django के विकास के प्रति जागरूकता और async को वहां लागू करने के निर्णय को दर्शाता है जहां यह वास्तव में मदद करता है।
हालांकि हर application के लिए आवश्यक नहीं (Django का synchronous model अधिकांश के लिए पूरी तरह उपयुक्त रहता है), async I/O-heavy, high-concurrency, और real-time applications के लिए तेजी से प्रासंगिक हो रहा है, जो इसे Django की वर्तमान क्षमताओं को समझने और किसी दिए गए workload के लिए सही concurrency approach चुनने के लिए मूल्यवान senior-level ज्ञान बनाता है।