asyncio: как не утонуть в callback hell и race conditions
Асинхронный Python — мощный инструмент, но с ним легко выстрелить себе в ногу.
Вот несколько инсайтов из опыта работы с FastAPI и asyncio:
⚡ Что сработало: • Структура проекта: разделение на routers/, services/, repositories/ с явной зависимостью внутрь • Connection pooling: настройка пулов для asyncpg/psycopg, чтобы не создавать новое соединение на каждый запрос • Graceful shutdown: корректная остановка фоновых задач и закрытие соединений при перезапуске • Тестирование асинхронного кода: pytest-asyncio + моки для внешних вызовов
⚠️ Чего избегать: • Блокирующих вызовов в async-функциях (использовать run_in_executor или выносить в отдельный процесс) • Глобальных состояний без синхронизации (asyncio.Lock, Queue) • «Fire-and-forget» задач без логирования и обработки ошибок
🔧 Инструменты: FastAPI, Uvicorn, asyncpg, pytest-asyncio, httpx
🎯 Практический совет: Начинайте с синхронного кода, переходите на асинхронный только когда есть реальная нагрузка или много внешних вызовов. Асинхронность — это не про «быстрее», а про «эффективнее при определённых условиях».
