モダン Django での非同期サポートはどのように機能するか？

Question

Accepted Answer

モダン Django (3.1+) は Python の `async`/`await` を使用した**非同期ビュー**をサポートしており、**I/O バウンド**な並行操作（外部 API 呼び出し、非同期データベースアクセス）をブロッキングなしで効率的に処理できます。これは特定のユースケースに対して Django の従来の同期モデルを補完します。

## 非同期ビュー

```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())
```

`async def` ビューは I/O 操作を `await` でき、待機中にサーバーが他のリクエストを処理できるため、遅い外部呼び出しを行うビューにとって効率的です。

## 並行 I/O — 主な利点

```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})
```

主な利点は、複数の独立した I/O 操作を**並行実行**（`asyncio.gather` で）できることです。待機時間を重ねることで、複数の遅いソースからデータを集約するビューで大幅な高速化が実現します。

## 非同期 ORM（モダン 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 は非同期 ORM メソッド（`aget`、`acreate`、`async for`）を提供しており、非同期ビュー内でブロッキングなしにデータベースアクセスを行えます。

## 重要な注意点と非同期の使用時期

```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
```

## 同期と非同期のブリッジング

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

## なぜ重要なのか

非同期サポートは理解する価値のあるモダン Django の重要な機能ですが、その適用可能性は限定的です。**I/O バウンドで高並行性のワークロード**に対して実際の利益をもたらしますが、万能なソリューションではありません。

主な価値は効率的な並行 I/O を可能にすることです。非同期ビューは遅い操作（外部 API 呼び出し、非同期データベースクエリ）を `await` でき、ワーカーをブロッキングしません。さらに重要なことに、複数の独立した I/O 操作を**並行実行**（`asyncio.gather` 経由で）でき、待機時間を重ねることで、複数の遅い外部ソースからデータを集約するビュー、または WebSocket やストリーミングなどの高並行性 I/O シナリオで大幅な高速化が実現します。

非同期が役立つ場面（I/O バウンド並行性）と役立たない場面（CPU バウンド作業では利益がない）を理解することは、非同期を適切に使用し、あらゆる場所で無分別に採用することを避けるために本質的です。

同等に重要なのは、Django で非同期を扱いにくくする**注意点**です。非同期互換ライブラリ（requests の代わりに httpx、`aget`/`acreate` などの非同期 ORM メソッド）を使用する必要があり、非同期ビュー内で同期ブロッキングコードを直接呼び出すことは避ける必要があります（イベントループをブロッキングし、目的を損なう）。これには `sync_to_async`/`async_to_sync` ブリッジング、Django エコシステムの大部分が依然として同期的であるという慎重な対応、およびデプロイメント用の ASGI サーバーが必要です。

非同期ビューが存在すること、その実際のユースケース（並行 I/O、リアルタイム機能）、非同期 ORM、および重要な落とし穴を知ることは、モダン Django の進化への理解と、所与のワークロードに対して非同期が真に役立つ場所に適用する判断力を反映しています。

すべてのアプリケーションに必要ではありませんが（Django の同期モデルはほとんどの場合に完全に適切です）、I/O が多い、高並行性、およびリアルタイムアプリケーションに対して非同期はますます関連性が高まっており、Django の現在の機能を理解し、所与のワークロードに対して適切な並行性アプローチを選択するためのシニアレベルの知識として価値があります。