Nowoczesne Django (3.1+) obsługuje widoki asynchroniczne przy użyciu Python'a async/await, umożliwiając efektywną obsługę operacji I/O-bound współbieżnych (wywołania zewnętrznych API, asynchroniczny dostęp do bazy danych) bez blokowania. To uzupełnia tradycyjny synchroniczny model Django dla określonych przypadków użycia.
# 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())
Widok async def może await operacji I/O, pozwalając serwerowi obsługiwać inne żądania podczas czekania — efektywnie dla widoków wykonujących wolne wywołania zewnętrzne.
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})
Główna zaleta: oczekiwanie na wiele niezależnych operacji I/O współbieżnie (z asyncio.gather) — nakładające się czasy oczekiwania dla znacznego przyspieszenia, gdy widok agreguje dane z kilku wolnych źródeł.
# 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 oferuje teraz asynchroniczne metody ORM (aget, acreate, async for), dzięki czemu możesz uzyskiwać dostęp do bazy danych w ramach widoków asynchronicznych bez blokowania.
✓ 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
Obsługa asynchroniczna to znacząca nowoczesna możliwość Django warta zrozumienia, choć jej zastosowanie jest specyficzne — zapewnia realne korzyści dla obciążeń I/O-bound o wysokiej konkurencji bez bycia uniwersalnym rozwiązaniem.
Kluczową wartością jest umożliwienie efektywnego współbieżnego I/O: widoki asynchroniczne mogą await wolne operacje (zewnętrzne wywołania API, asynchroniczne zapytania bazy danych) bez blokowania workera, a co ważne mogą uruchamiać wiele niezależnych operacji I/O współbieżnie (poprzez asyncio.gather), nakładające się czasy oczekiwania — znaczne przyspieszenie dla widoków agregujących dane z kilku wolnych źródeł zewnętrznych, lub dla scenariuszy I/O o wysokiej konkurencji takich jak websockety i streaming.
Zrozumienie kiedy async pomaga (konkurencja I/O-bound) versus kiedy nie (nie zapewnia korzyści dla pracy CPU-bound) jest niezbędne do używania go odpowiednio zamiast kopiować wszędzie.
Również ważne są zastrzeżenia, które sprawiają, że async jest skomplikowany w Django: musisz używać bibliotek kompatybilnych z async (httpx zamiast requests, asynchronicznych metod ORM takich jak aget/acreate) i unikać wywoływania synchronicznego blokującego kodu bezpośrednio w widokach asynchronicznych (co blokuje pętlę zdarzeń, pokonując cel) — wymagając mostkowania sync_to_async/async_to_sync, ostrożnego postępowania biorąc pod uwagę, że większość ekosystemu Django pozostaje synchroniczna, i serwera ASGI do wdrażania.
Znajomość istnienia widoków asynchronicznych, ich rzeczywistych przypadków użycia (współbieżne I/O, funkcje czasu rzeczywistego), asynchronicznego ORM i ważnych pułapek odzwierciedla świadomość ewolucji nowoczesnego Django i osądu do zastosowania async tam gdzie rzeczywiście pomaga.
Chociaż nie jest potrzebne dla każdej aplikacji (synchroniczny model Django pozostaje całkowicie odpowiedni dla większości), async jest coraz bardziej istotny dla aplikacji intensywnie korzystających z I/O, o wysokiej konkurencji i czasu rzeczywistego, czyniąc go cenną wiedzą na poziomie starszego dewelopera do zrozumienia obecnych możliwości Django i wyboru odpowiedniego podejścia do konkurencji dla danego obciążenia.