आधुनिक Django (3.1+) ले Python को async/await प्रयोग गरेर asynchronous views लाई समर्थन गर्छ, जसले I/O-bound concurrent operations (बाहिरी API कलहरू, async database access) को efficient handling गर्न अनुमति दिन्छ कुनै blocking बिना। यो Django को traditional synchronous model लाई specific use cases को लागि पूरक गर्छ।
# 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 ले I/O operations लाई await गर्न सक्छ, जसले सर्भरलाई अन्य requests हलचल गर्न दिन्छ जब प्रतीक्षा गर्दै हुन्छ — views को लागि efficient जो slow external calls गर्छ।
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 फाइदा: multiple independent I/O operations लाई concurrently (asyncio.gather को साथ) को लागि await गर्नु — तिनीहरूको wait times लाई overlapping गर्नु ठूलो speedup को लागि जब एक view ले धेरै slow sources बाट data aggregate गर्छ।
# 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 गर्छ ताकि तपाइँले blocking बिना async views भित्र database access गर्न सक्नुहुन्छ।
✓ 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 महत्त्वपूर्ण आधुनिक Django capability हो जो बुझ्न लायक छ, यद्यपि यसको applicability specific छ — यो I/O-bound, high-concurrency workloads को लागि वास्तविक लाभ प्रदान गर्छ जबकि universal solution होइन।
मुख्य value efficient concurrent I/O लाई enable गर्नु हो: async views ले slow operations (बाहिरी API कलहरू, async database queries) लाई await गर्न सक्छ कुनै blocking बिना, र critically ले multiple independent I/O operations लाई concurrently चलाउन सक्छ (asyncio.gather को माध्यमबाट), तिनीहरूको wait times लाई overlapping गर्दै — ठूलो speedup को लागि views को लागि जो धेरै slow external sources बाट data aggregate गर्छ, वा high-concurrency I/O scenarios को लागि जस्तै websockets र streaming।
कहिले async मदत गर्छ (I/O-bound concurrency) बनाम कहिले गर्दैन (यो CPU-bound work को लागि कुनै लाभ प्रदान गर्दैन) भनेर बुझ्नु essential छ यो यसलाई appropriately प्रयोग गर्न rather than cargo-culting यो सर्वत्र।
समान रूपमा महत्त्वपूर्ण caveats हरू छन् जो async लाई Django मा tricky बनाउछ: तपाइँले async-compatible libraries प्रयोग गर्नुपर्छ (httpx को सट्टा requests, async ORM methods जस्तै aget/acreate) र synchronous blocking code लाई directly async views मा कल गर्न बचनुपर्छ (जो event loop लाई block गर्छ, उद्देश्यलाई हराउछ) — sync_to_async/async_to_sync bridging आवश्यक गर्दै, careful handling दिइएको Django ecosystem को धेरै भाग synchronous रहन्छ, र deployment को लागि ASGI सर्भर।
Async views अवस्थित छन्, तिनीहरूको genuine use cases (concurrent I/O, real-time features), async ORM, र महत्त्वपूर्ण pitfalls भनेर जान्नु आधुनिक Django को evolution को awareness र बुद्धिमत्ता reflect गर्छ async लाई जहाँ यो genuinely मदत गर्छ वहाँ लागु गर्न।
जबकि हरेक application को लागि आवश्यक छैन (Django को synchronous model धेरै जसोको लागि perfectly उपयुक्त रहन्छ), async I/O-heavy, high-concurrency, र real-time applications को लागि बढ्दो relevant छ, यो valuable senior-level knowledge बनाउँदै Django को current capabilities बुझ्न र given workload को लागि सही concurrency approach छान्न।