O Django moderno (3.1+) oferece suporte a visualizações assíncronas usando async/await do Python, permitindo manipulação eficiente de operações concorrentes ligadas a I/O (chamadas de API externas, acesso assíncrono a banco de dados) sem bloqueio. Isso complementa o modelo síncrono tradicional do Django para casos de uso específicos.
# 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())
Uma visualização async def pode await em operações de I/O, permitindo que o servidor manipule outras requisições durante a espera — eficiente para visualizações que fazem chamadas externas lentas.
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})
A principal vantagem: aguardar múltiplas operações de I/O independentes concorrentemente (com asyncio.gather) — sobrepondo seus tempos de espera para um grande ganho de desempenho quando uma visualização agrega dados de várias fontes lentas.
# 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({...})
O Django agora oferece métodos ORM assíncronos (aget, acreate, async for) para que você possa fazer acesso a banco de dados dentro de visualizações assíncronas sem bloqueio.
✓ 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
O suporte assíncrono é uma capacidade significativa do Django moderno que vale a pena entender, embora sua aplicabilidade seja específica — oferece benefícios reais para cargas de trabalho ligadas a I/O e alta concorrência sem ser uma solução universal.
O valor principal é possibilitar I/O concorrente eficiente: visualizações assíncronas podem await em operações lentas (chamadas de API externas, consultas assíncronas a banco de dados) sem bloquear o worker, e crucialmente podem executar múltiplas operações de I/O independentes concorrentemente (via asyncio.gather), sobrepondo seus tempos de espera — um ganho significativo de desempenho para visualizações que agregam dados de várias fontes externas lentas, ou para cenários de I/O com alta concorrência como websockets e streaming.
Entender quando async ajuda (concorrência ligada a I/O) versus quando não ajuda (não oferece benefício para trabalho ligado a CPU) é essencial para usá-lo apropriadamente em vez de usar indiscriminadamente em todos os lugares.
Igualmente importante são as ressalvas que tornam async complicado no Django: você deve usar bibliotecas compatíveis com async (httpx em vez de requests, os métodos ORM assíncronos como aget/acreate) e evitar chamar código síncrono bloqueante diretamente em visualizações assíncronas (que bloqueia o loop de eventos, anulando o propósito) — requerendo ponte sync_to_async/async_to_sync, manipulação cuidadosa dado que muito do ecossistema Django permanece síncrono, e um servidor ASGI para implantação.
Saber que visualizações async existem, seus casos de uso genuínos (I/O concorrente, funcionalidades em tempo real), o ORM assíncrono e as armadilhas importantes reflete consciência da evolução do Django moderno e o julgamento de aplicar async onde realmente ajuda.
Embora não seja necessário para toda aplicação (o modelo síncrono do Django permanece perfeitamente adequado para a maioria), async é cada vez mais relevante para aplicações pesadas em I/O, alta concorrência e tempo real, tornando-o conhecimento valioso de nível sênior para entender as capacidades atuais do Django e escolher a abordagem de concorrência correta para uma determinada carga de trabalho.