Python Async: Warum ist es noch nicht im Mainstream angekommen?
(tonybaloney.github.io)Python Async: Warum ist es noch nicht im Mainstream angekommen?
asyncio in Python ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das in Umgebungen mit vielen I/O-(Ein-/Ausgabe-)Operationen Wartezeiten reduzieren und die Effizienz von Programmen drastisch steigern kann. Trotz dieser Vorteile wird es jedoch nicht von allen Python-Entwicklern aktiv genutzt – dafür gibt es einige grundlegende Gründe.
1. Es macht den Kopf voll: kognitive Last
Die größte Hürde ist die Komplexität. Synchroner Code ist intuitiv, weil wir dem Ausführungsfluss wie beim Lesen eines Buches von oben nach unten der Reihe nach folgen können.
Bei asynchronem Code ist das anders. Es ist, als würde ein Koch Pasta zubereiten und während die Nudeln kochen (Wartezeit), gleichzeitig die Sauce machen und in der übrigen Zeit Gemüse schneiden. Am Ende ist das Essen zwar schneller fertig, aber im Kopf des Kochs laufen ständig Fragen mit wie: „Wie gar sind die Nudeln gerade?“ oder „Brennt die Sauce an?“.
Weil der Ausführungsfluss des Codes so ständig zwischen verschiedenen Stellen springt, ist es schwer zu erkennen, welche Aufgabe gerade läuft und welche wartet. Das macht insbesondere den Debugging-Prozess bei Fehlern sehr anspruchsvoll.
2. Ein getrenntes Ökosystem: Bibliothekskompatibilität
Ein weiteres Problem in Python ist, dass das Bibliotheksökosystem in „synchron“ und „asynchron“ aufgeteilt ist. Viele bekannte und praktische Bibliotheken (z. B. die Standardbibliothek für HTTP-Anfragen requests oder viele ORMs) arbeiten nur synchron.
Wenn in asynchronem Code versehentlich eine synchrone Bibliothek verwendet wird, stoppt dieser synchrone Code während seiner Laufzeit den „Event Loop“ – also genau den größten Vorteil von Async. Das ist, als würde man mehrere Fahrspuren bauen, aber nur eine davon nutzen; der Einsatz von Async verliert damit seinen Sinn. Um dieses Problem zu lösen, muss man separate Bibliotheken mit Async-Unterstützung (aiohttp, asyncpg usw.) neu lernen und einführen – das macht die Lernkurve noch steiler.
3. Immer nur einer gleichzeitig: GIL (Global Interpreter Lock)
Der GIL (Global Interpreter Lock) ist eine bekannte Eigenheit von Python: Innerhalb eines Prozesses kann selbst bei mehreren Threads immer nur genau ein Thread gleichzeitig ausgeführt werden. asyncio arbeitet zwar in einem einzelnen Thread und kollidiert daher nicht direkt mit dem GIL, aber die Existenz des GIL begrenzt dennoch den Einsatzbereich von async.
asyncio ist dafür optimiert, I/O-Wartezeiten zu nutzen (z. B. Warten auf Netzwerkantworten oder Datei-Lesevorgänge). Wenn jedoch in einer async-Funktion eine rechenintensive CPU-bound-Aufgabe enthalten ist, steht der gesamte Event Loop still, bis diese Berechnung abgeschlossen ist. In dieser Zeit können andere I/O-Aufgaben nichts tun und müssen warten. Für Aufgaben, die echte Parallelverarbeitung erfordern, bleibt man daher weiterhin auf andere Techniken wie multiprocessing angewiesen.
4. Hoffnung für die Zukunft: Python 3.14 und die Abschaffung des GIL
Es gibt jedoch sehr ermutigende Nachrichten zu diesen Einschränkungen: nämlich die Bewegung hin zur optionalen Abschaffung des GIL, die ab Python 3.13 experimentell eingeführt wurde und in Version 3.14 voraussichtlich weiter ausreifen wird.
Diese durch den Vorschlag PEP 703 vorangetriebene Änderung zielt darauf ab, dass Entwickler Python-Code bei Bedarf ohne GIL ausführen können. Sollte das Realität werden, wäre in Python echtes Multithreading möglich, bei dem mehrere Threads mehrere CPU-Kerne gleichzeitig nutzen.
Gerade in Kombination mit asyncio könnte das enorme Synergien erzeugen. I/O-Aufgaben ließen sich effizient mit asyncio verarbeiten, während CPU-intensive Berechnungen an separate Threads ausgelagert und ohne die Beschränkungen des GIL parallel ausgeführt werden könnten. Diese Veränderung dürfte einen wichtigen Wendepunkt für das Python-Ökosystem markieren und viele Barrieren abbauen, die der breiteren Einführung von async bisher im Weg stehen.
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