Зачем изучать aiohttp, если ты изучаешь Python
Если ты изучаешь Python и хочешь двигаться дальше обычных скриптов и консольных задачек, тебе стоит познакомиться с aiohttp. Это библиотека, которая открывает дверь в мир асинхронного программирования и веб-разработки. Она позволяет создавать неблокирующие HTTP-запросы и писать высокопроизводительные веб-серверы. Почему это важно? Потому что современное программирование всё чаще связано с сетевыми взаимодействиями — будь то API, боты, микросервисы или просто отправка данных с клиента на сервер.
Обычные синхронные библиотеки делают запрос — и “замирают”, пока не придёт ответ. aiohttp же позволяет “не терять время”, обрабатывая другие задачи параллельно. Это особенно критично, если работаешь с большим количеством одновременных подключений. Например, мы создаем Telegram-бота или агрегатор новостей — и вот уже сотни пользователей или источников данных требуют внимания. Асинхронность превращает Python в многорукого осьминога, а aiohttp — один из его главных инструментов.
Кроме того, знание aiohttp помогает лучше понять, как работает event loop в Python и почему async и await — это не просто модные слова, а фундамент современного асинхронного программирования. Это шаг от “любителя” к настоящему разработчику, особенно если нужно писать быстрые, масштабируемые приложения.
Асинхронность в Python и веб-разработке в 2025 году: Зачем она нужна и как изменилась игра
Асинхронность — это не новая идея, но в 2025 году она окончательно стала мейнстримом. Причина проста: современный веб — это десятки, сотни, тысячи одновременных запросов, которые нужно обрабатывать быстро и без сбоев. Асинхронный подход позволяет не “тормозить” на каждом шаге — например, во время ожидания ответа от базы данных, другого сервиса или при загрузке файлов.
В Python асинхронность реализуется через ключевые слова async и await, а за кулисами работает event loop — “главный дирижёр”, который управляет выполнением задач, не блокируя поток. Вместо того чтобы ждать завершения одной операции, Python может переключиться на другую, используя время с максимальной пользой. Это особенно важно для веб-приложений, которые должны оставаться отзывчивыми при высокой нагрузке.
В 2025 году популярность асинхронных фреймворков только растёт. Наряду с aiohttp, активно используются FastAPI, Starlette, и даже “тяжеловес” Django начал поддерживать асинхронные представления. Базы данных теперь тоже идут в ногу с трендом — появились асинхронные драйверы для PostgreSQL, MongoDB, Redis и других.
Асинхронность — это не только про скорость, но и про масштабируемость. Синхронный код требует на каждый запрос отдельный поток или процесс, что “дорого” по ресурсам. Асинхронный же может обслуживать тысячи соединений одним потоком, экономя память и CPU. Это делает его идеальным выбором для микросервисов, API, ботов и других современных решений.
Что такое async/await и при чём тут aiohttp
Ключевые слова async и await — это основа асинхронного программирования в Python. Они позволяют писать код, который не блокирует выполнение программы, даже когда дело касается долгих операций — вроде сетевых запросов. Вместо того чтобы “замереть” и ждать, Python продолжает работать, переключаясь между задачами, как умелый жонглёр.
Вот как это выглядит на практике:
import aiohttp
import asyncio
async def fetch(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
html = await fetch("https://ya.ru")
print(html)
asyncio.run(main())
В этом примере:
- async def создаёт корутину — особую функцию, которую можно “приостановить” и продолжить позже.
- await говорит: «Подожду, но не буду блокировать всё остальное».
- aiohttp — это как раз та наша библиотека, которая умеет работать с этими корутинами. Она предоставляет асинхронные методы (session.get, response.text), которые можно вызывать с await.
Без aiohttp нам пришлось бы использовать синхронные библиотеки вроде requests, и тогда весь асинхронный подход терял бы смысл — requests.get() блокирует выполнение до получения ответа. С aiohttp всё наоборот: запрос “отправляется в фоне”, а Python занимается чем-то ещё.
Есть ли шанс у requests в мире современного веб-программирования?
Казалось бы, настало время асинхронности и мир уже не будет прежним, но у библиотеки requests всё ещё есть шанс — и даже довольно уверенный. Несмотря на то что асинхронные библиотеки вроде aiohttp, httpx и фреймворки с async/await активно завоёвывают рынок, requests остаётся одной из самых популярных и стабильных библиотек для HTTP-запросов в Python. А всё потому, что она проста, надёжна и “просто работает”.
В ситуациях, где асинхронность не критична, requests по-прежнему хорош:
- написание скриптов для автоматизации задач,
- работа с API в небольших проектах,
- тестирование и отладка,
- загрузка данных в фоновом режиме (если мы не обрабатываем десятки запросов в секунду).
Пример: если нам понадобилось опросить пару API раз в минуту и сохранить результат — requests справится с этим без проблем, и нам не нужно будет заморачиваться с asyncio, корутинами и event loop.
Но в высоконагруженных приложениях — там, где на счёту каждая миллисекунда и каждая операция — requests становится узким местом. Он работает синхронно: делает один запрос → ждёт ответа → только потом переходит к следующему. На современном этапе развития веба, где часто требуется параллельная обработка сотен запросов, это становится ограничением.
Тем не менее, даже в таких условиях у requests остаётся ниша — простота и предсказуемость. Это отличный выбор для начинающих, для написания прототипов, для скриптов, где читаемость важнее скорости. И, как показывает практика, многие “серьёзные” проекты до сих пор используют requests, просто потому что в их случае он делает свою работу достаточно хорошо.
А для тех, кто хочет гибкость: появилась библиотека httpx, которая сочетает и синхронный, и асинхронный подход — можно начинать с обычного requests-подобного кода и постепенно переходить к async, не меняя библиотеку.
Так что requests — не динозавр, а скорее старая добрая лошадка, которая всё ещё может тянуть свою повозку, если от неё не требуют пробежать марафон в темпе гепарда.
Что должен знать об асинхронности Junior, Middle и Senior Python-разработчик
Асинхронность в Python — это уже не “фича для энтузиастов”, а повседневный инструмент, особенно в веб-разработке, работе с API, ботами, микросервисами. Но объём знаний, который должен быть на каждом уровне, сильно различается. Давайте разберёмся, что нужно знать джуну, мидлу и сеньору.
👶 Junior: понимать основы и не бояться async/await
Цель: Уверенно читать и писать простой асинхронный код.
- Знать, что такое async def, await, asyncio.run().
- Понимать разницу между синхронным и асинхронным кодом.
- Уметь написать простую корутину (например, функцию, которая делает await aiohttp.get(…)).
- Понимать, что асинхронность ≠ многопоточность, и что await не ускоряет код сам по себе, а позволяет эффективно распределять время выполнения.
- Уметь использовать aiohttp для отправки HTTP-запросов и asyncio.sleep вместо time.sleep.
Что читать/пробовать: написать Telegram-бота с aiogram, асинхронный парсер или клиент к API с aiohttp.
⚙️ Middle: управлять асинхронными процессами
Цель: Проектировать приложения, где используются асинхронные задачи и взаимодействия.
- Уверенно работать с asyncio.create_task, gather, wait, Queue.
- Понимать устройство event loop и как работает планировщик задач.
- Уметь обрабатывать ошибки внутри корутин.
- Использовать асинхронные клиенты к базам данных (например, asyncpg, motor).
- Знать об особенностях GIL и почему CPU-биндинговые задачи плохо сочетаются с asyncio.
- Разбираться в том, как работает backpressure, race conditions и deadlocks в асинхронной среде.
- Уметь профилировать и отлаживать асинхронный код.
Что читать/делать: разработать микросервис с FastAPI, подключённый к PostgreSQL через async-драйвер, использовать Celery или asyncio.TaskGroup для параллельной обработки.
🧠 Senior: проектировать масштабируемые асинхронные системы
Цель: Понимать архитектурные ограничения и возможности асинхронного подхода.
- Отличать модели конкурентности: async IO, multithreading, multiprocessing, и выбирать подход под задачу.
- Проектировать отказоустойчивые асинхронные системы с учётом таймаутов, ретраев, graceful shutdown.
- Уметь интегрировать асинхронный код с синхронными библиотеками (через loop.run_in_executor, обёртки и декораторы).
- Понимать границы асинхронности: где она помогает, а где усложняет код без выигрыша.
- Давать команде рекомендации по стилю и структуре асинхронного кода.
- Иметь опыт разработки высоконагруженных асинхронных сервисов (например, систем очередей, вебсокетов, API-шлюзов).
Что читать/делать: участвовать в архитектуре сложных проектов на FastAPI, aiohttp или Tornado, выстраивать пайплайны обработки данных с многозадачностью, работать с async DevOps-инструментами (например, асинхронный логгер, мониторинг).
Асинхронность — это как знание инструментов в мастерской: на начальном уровне ты учишься держать молоток, потом — собирать мебель, а в конце — строишь дома. Главное — не перепрыгивать через ступени, и всё придёт.