Python Academy · Lezione

await, task e raccolta dei risultati

Utilizzi await, asyncio.create_task e asyncio.gather per la concorrenza.

await, task e raccolta dei risultati è una lezione Python Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Python Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Python Academy include 4 lezioni in totale.

await o esecuzione sequenziale

Usare solo await esegue le coroutine in sequenza. Per eseguirle contemporaneamente, le racchiuda in Task.

import asyncio

async def main():
    # Sequential — total ~3 s
    await asyncio.sleep(2)
    await asyncio.sleep(1)

    # Concurrent using gather — total ~2 s
    await asyncio.gather(asyncio.sleep(2), asyncio.sleep(1))

asyncio.create_task()

asyncio.create_task(coro) pianifica l'esecuzione di una coroutine come Task indipendente, in concorrenza con la coroutine corrente.

import asyncio

async def work(n):
    await asyncio.sleep(n)
    return n

async def main():
    t1 = asyncio.create_task(work(2))
    t2 = asyncio.create_task(work(1))
    r1 = await t1
    r2 = await t2
    print(r1, r2)   # 2 1 (total ~2 s)

asyncio.run(main())

asyncio.gather()

asyncio.gather(*coros) esegue le coroutine in concorrenza e restituisce tutti i risultati nell'ordine originale quando sono state completate.

import asyncio

async def fetch(i):
    await asyncio.sleep(1)
    return f"data-{i}"

async def main():
    results = await asyncio.gather(fetch(1), fetch(2), fetch(3))
    print(results)  # ["data-1", "data-2", "data-3"] in ~1 s

asyncio.run(main())

gather con return_exceptions

Imposti return_exceptions=True affinché una coroutine che fallisce restituisca la propria eccezione come risultato invece di annullare l'intera operazione gather.

import asyncio

async def risky(n):
    if n == 2: raise ValueError("bad")
    return n

async def main():
    results = await asyncio.gather(
        risky(1), risky(2), risky(3),
        return_exceptions=True
    )
    print(results)   # [1, ValueError("bad"), 3]

asyncio.wait()

asyncio.wait(tasks, return_when=...) restituisce due insiemi: done e pending. Utilizzi FIRST_COMPLETED per reagire al primo risultato.

import asyncio

async def slow(): await asyncio.sleep(3); return "slow"
async def fast(): await asyncio.sleep(1); return "fast"

async def main():
    tasks = {asyncio.create_task(slow()), asyncio.create_task(fast())}
    done, pending = await asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED)
    for t in pending: t.cancel()

Annullamento dei task

Chiami task.cancel() per richiedere l'annullamento. Il task riceve asyncio.CancelledError al successivo punto await.

import asyncio

async def long_job():
    try:
        await asyncio.sleep(100)
    except asyncio.CancelledError:
        print("Cancelled!")
        raise   # re-raise is required

async def main():
    t = asyncio.create_task(long_job())
    await asyncio.sleep(1)
    t.cancel()
    await t

asyncio.timeout() — Python 3.11+

Racchiuda un'operazione await in asyncio.timeout(seconds) per annullarla se richiede troppo tempo.

import asyncio

async def main():
    try:
        async with asyncio.timeout(2):
            await asyncio.sleep(10)   # too slow
    except TimeoutError:
        print("Timed out!")

asyncio.wait_for()

Nelle versioni di Python precedenti alla 3.11, utilizzi asyncio.wait_for(coro, timeout=N) per aggiungere un timeout, che solleva asyncio.TimeoutError.

import asyncio

async def slow(): await asyncio.sleep(5)

async def main():
    try:
        await asyncio.wait_for(slow(), timeout=2)
    except asyncio.TimeoutError:
        print("Timed out")

Nomi e ispezione dei task

Assegni un nome ai task per semplificare il debugging con asyncio.create_task(coro, name="...") e li ispezioni con task.get_name().

import asyncio

async def worker(): await asyncio.sleep(1)

async def main():
    t = asyncio.create_task(worker(), name="worker-1")
    print(t.get_name())   # worker-1
    await t

TaskGroup — Python 3.11+

asyncio.TaskGroup crea un gruppo strutturato di task. Se un task solleva un'eccezione, tutti vengono annullati.

import asyncio

async def main():
    async with asyncio.TaskGroup() as tg:
        t1 = tg.create_task(asyncio.sleep(1))
        t2 = tg.create_task(asyncio.sleep(2))
    # all tasks done here

Semaforo per la limitazione della frequenza

Utilizzi asyncio.Semaphore(n) per limitare il numero di operazioni simultanee, ad esempio le chiamate API.

import asyncio

sem = asyncio.Semaphore(5)  # max 5 concurrent

async def limited_fetch(url):
    async with sem:
        await fetch(url)   # at most 5 at a time

Verifica rapida

Qual è la differenza tra await coro() e asyncio.create_task(coro())?

Riepilogo

Utilizzi create_task o gather per l'esecuzione concorrente. gather raccoglie tutti i risultati, mentre wait offre un controllo più dettagliato. Annulli i task con .cancel() e applichi i timeout con wait_for o asyncio.timeout.

Domande Frequenti

La lezione «await, task e raccolta dei risultati» è gratuita?

Sì — il testo completo di «await, task e raccolta dei risultati» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Python Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Python Academy include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «await, task e raccolta dei risultati»?

Utilizzi await, asyncio.create_task e asyncio.gather per la concorrenza. Eserciti Python Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare Python Academy?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Python Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «await, task e raccolta dei risultati»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Python Academy?

Sì. Ogni lezione Python Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

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