Iako su async i await u Pythonu uvedeni još 2015. sa verzijom 3.5, deset godina kasnije njihova popularnost ne prati rast jezika. Python 3.14 je pred vratima, donosi free-threading i multiple interpreters, ali ostaje pitanje zašto se async i dalje koristi ograničeno i šta to znači za budućnost konkurentnog programiranja u Pythonu.
Kao što dokumentarac o Pythonu podseća, tranzicija sa verzije 2 na 3 je dugo bila kontroverzna, ali je na kraju dovela do stabilnog i modernog jezika. Upravo u toj fazi uveden je async model, koji je trebalo da bude temelj modernih web aplikacija i IO-bound sistema. Međutim, praksa je pokazala da async nije univerzalni odgovor na problem konkurentnosti.
Gde async briljira, a gde pada
Najveća prednost async-a je kod mrežnih operacija: HTTP requestovi, asinhrone baze podataka i event-driven serveri. Tu je FastAPI pokazao da se ceo framework može graditi oko asinhronog modela. Django još uvek uvodi async podršku u ORM sloj, dok Flask ostaje strogo sinhron. Čak je i SQLAlchemy tek 2023. dodao asyncio podršku, što dosta govori o brzini usvajanja.
Van mrežnog IO-a, async u Pythonu ima ograničenja. Filesystem operacije i dalje nisu nativno asinhrone, već se oslanjaju na biblioteke poput aiofiles, koje zapravo koriste thread pool u pozadini. Pokušaji poput io_uring na Linuxu pokazali su se nesigurnim, uz ozbiljne sigurnosne propuste koji su doveli do toga da ih Red Hat i Google ograniče.
Drugim rečima, async radi odlično za socket operacije i HTTP, ali kada pređe na disk ili CPU-bound zadatke, prednost se gubi. A kada dodamo Pythonov GIL, jasno je zašto mnogi developeri i dalje radije koriste klasične thread pool modele.
Python 3.14 i nova era konkurentnosti
Sa verzijom 3.14, free-threading ulazi u zvaničnu podršku, što znači da će Python po prvi put imati mogućnost da koristi više threadova bez GIL ograničenja. Pored toga, multiple interpreters u standardnoj biblioteci otvaraju put ka skalabilnijim i izolovanim workloadovima.
Ovo postavlja pitanje: da li će async izgubiti značaj ako Python dobije stabilan paralelizam? Coroutines imaju prednost u manjoj potrošnji memorije i lakšoj kompoziciji, ali održavanje duplih API-ja (sync i async) je i dalje skupo za maintainere. Zato nije slučajno što veliki projekti poput Azure SDK koriste automatizovani codegen da bi pratili obe paradigme.
Budućnost async-a u Pythonu
FastAPI je danas najpopularniji Python web framework sa preko 100 miliona downloada mesečno, što potvrđuje da async ima svoje mesto u ekosistemu. Ali paralelno, free-threading i podinterpreteri u 3.14 mogli bi da otvore novu eru paralelnog programiranja, gde async neće nestati, ali će dobiti ozbiljnu konkurenciju.
Za developere, ključni izazov ostaje isti: jasno razlikovati kada async zaista donosi benefite, a kada je jednostavnije i efikasnije ostati na klasičnom thread modelu.
0 komentara