Python แบบอะซิงโครนัสสำหรับนักพัฒนาเอเจนต์
พื้นฐาน asyncio, async def, await และลูปเหตุการณ์ — ทำความเข้าใจแนวคิดแบบอะซิงโครนัส
Python แบบอะซิงโครนัสสำหรับนักพัฒนาเอเจนต์ เป็นบทเรียน AI Agents ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 1 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน AI Agents และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส AI Agents มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน
เหตุใดจึงใช้แบบอะซิงโครนัสกับเอเจนต์
เอเจนต์เรียกใช้การทำงานที่ต้องรอการรับส่งข้อมูลจำนวนมาก เช่น ส่วนเชื่อมต่อโปรแกรมประยุกต์ของ LLM คำขอเว็บ และการสืบค้นฐานข้อมูล โค้ดแบบซิงโครนัสจะว่างรอขณะที่การเรียกเหล่านี้ทำงานเสร็จ โค้ดแบบอะซิงโครนัสทำงานอื่นระหว่างรอ จึงเพิ่มปริมาณงานที่ประมวลผลได้อย่างมาก
พื้นฐานแบบอะซิงโครนัส: async def และ await
async def ใช้ประกาศฟังก์ชันโครูทีน ส่วน await จะระงับการทำงานจนกว่าการดำเนินการที่รออยู่จะเสร็จสิ้น ทำให้ลูปเหตุการณ์สามารถเรียกใช้โครูทีนอื่นระหว่างนั้นได้
import asyncio
async def fetch_data(source: str) -> str:
print(f'Starting fetch from {source}')
await asyncio.sleep(1) # Simulates a network call
print(f'Finished fetch from {source}')
return f'Data from {source}'
async def main():
# Sequential: takes 2 seconds total
result1 = await fetch_data('source-A')
result2 = await fetch_data('source-B')
print('Sequential results:', result1, result2)
asyncio.run(main())
# asyncio.run() starts the event loop and runs main()
# It is the entry point for async programsลูปเหตุการณ์
ลูปเหตุการณ์ เป็นแกนหลักของ asyncio โดยจัดการคิวโครูทีนและการเรียกกลับของการรับส่งข้อมูล แล้วเรียกใช้เมื่อพร้อม โค้ดแบบอะซิงโครนัสทั้งหมดทำงานภายในลูปเหตุการณ์บนเธรดเดียว
import asyncio
async def task_a():
print('Task A: start')
await asyncio.sleep(2)
print('Task A: done')
async def task_b():
print('Task B: start')
await asyncio.sleep(1)
print('Task B: done')
async def main():
# asyncio.gather runs both tasks concurrently
# Total time: ~2 seconds (not 3)
await asyncio.gather(task_a(), task_b())
print('Both tasks complete')
# Expected output order:
# Task A: start
# Task B: start
# Task B: done <- after 1s
# Task A: done <- after 2s
# Both tasks complete
asyncio.run(main())โครูทีนเทียบกับเธรด
โครูทีน ทำงานแบบร่วมมือกัน โดยคืนการควบคุมอย่างชัดเจนด้วย await ส่วน เธรด ทำงานแบบถูกแทรกการทำงานได้ โดย OS สามารถสลับการทำงานระหว่างเธรดได้ทุกเมื่อ โครูทีนใช้ทรัพยากรน้อยกว่า ไม่มีปัญหา GIL สำหรับงานรับส่งข้อมูล และทำความเข้าใจได้ง่ายกว่า
import asyncio
import threading
import time
# Thread approach: multiple OS threads
def thread_worker(name):
print(f'Thread {name}: start')
time.sleep(1) # Blocks the thread
print(f'Thread {name}: done')
threads = [threading.Thread(target=thread_worker, args=(i,)) for i in range(3)]
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
print('---')
# Coroutine approach: single-threaded event loop
async def coro_worker(name):
print(f'Coro {name}: start')
await asyncio.sleep(1) # Suspends, does NOT block other coroutines
print(f'Coro {name}: done')
async def main():
await asyncio.gather(*[coro_worker(i) for i in range(3)])
asyncio.run(main())
# Both approaches run 3 tasks in ~1 second total, but coroutines use one threadจุดเริ่มต้น asyncio.run()
asyncio.run() จะสร้างลูปเหตุการณ์ใหม่ เรียกใช้โครูทีนที่กำหนดจนเสร็จสิ้น แล้วปิดลูปดังกล่าว นี่คือจุดเริ่มต้นมาตรฐานสำหรับโปรแกรมแบบอะซิงโครนัสใน Python 3.7 ขึ้นไป
import asyncio
async def agent_main():
print('Agent starting')
# All agent async work goes here
results = await asyncio.gather(
asyncio.sleep(0.1), # Simulated LLM call
asyncio.sleep(0.1), # Simulated DB query
)
print('Agent done')
return 'complete'
# Run the agent
result = asyncio.run(agent_main())
print('Result:', result)
# WRONG: calling asyncio.run() inside an already-running event loop
# In Jupyter notebooks, use: await agent_main() directly
# Or: nest_asyncio.apply() then asyncio.run()ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย: การบล็อกในบริบทแบบอะซิงโครนัส
อย่าเรียกใช้ฟังก์ชันที่บล็อกการทำงาน (time.sleep, requests.get, การรับส่งข้อมูลของไฟล์แบบซิงโครนัส) ภายในโค้ดแบบอะซิงโครนัส เพราะจะบล็อกลูปเหตุการณ์ทั้งหมดและทำให้การทำงานพร้อมกันหยุดลง
import asyncio
import time
import httpx
# WRONG: blocks the event loop
async def bad_agent_step():
time.sleep(2) # Blocks all other coroutines
# requests.get(url) # Also blocks - do NOT use requests in async code
return 'done'
# RIGHT: use async equivalents
async def good_agent_step():
await asyncio.sleep(2) # Suspends, other coroutines can run
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get('https://api.example.com/data')
return response.text
# For CPU-intensive work: use run_in_executor
import concurrent.futures
async def cpu_intensive_step(data: str):
loop = asyncio.get_event_loop()
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
result = await loop.run_in_executor(pool, expensive_cpu_fn, data)
return result
def expensive_cpu_fn(data):
# CPU-bound work runs in separate process
return data.upper()
print('Blocking vs non-blocking patterns demonstrated')ลืม await: บั๊กที่ไม่แสดงอาการ
การลืม await จะไม่ทำให้เกิดข้อผิดพลาด แต่จะส่งคืนออบเจ็กต์โครูทีนแทนผลลัพธ์ นี่คือบั๊กที่ไม่แสดงอาการ ซึ่งทำให้เกิดข้อผิดพลาดในขั้นตอนถัดไปหรือได้ผลลัพธ์ว่างเปล่า
import asyncio
async def get_answer() -> str:
await asyncio.sleep(0.1)
return 'The answer is 42'
async def bad_call():
result = get_answer() # WRONG: forgot await
print(type(result)) # <class 'coroutine'> - not a string!
# Using result as a string here causes AttributeError or wrong behavior
return result
async def good_call():
result = await get_answer() # CORRECT
print(type(result)) # <class 'str'>
return result
async def main():
bad = await bad_call()
print('Bad result:', bad) # coroutine object, not the string
good = await good_call()
print('Good result:', good) # 'The answer is 42'
# Clean up the uncollected coroutine
if asyncio.iscoroutine(bad):
bad.close()
asyncio.run(main())ปัญหาลูปเหตุการณ์ซ้อนกัน
การเรียกใช้ asyncio.run() ภายในลูปเหตุการณ์ที่กำลังทำงานอยู่แล้ว (เช่นใน Jupyter หรือ FastAPI) จะทำให้เกิด RuntimeError วิธีแก้คือใช้ await โดยตรง หรือใช้ nest_asyncio สำหรับสมุดบันทึก
import asyncio
async def my_agent_coroutine():
await asyncio.sleep(0.1)
return 'done'
# In FastAPI or other async frameworks, the event loop is already running
# Use await directly in async endpoints:
async def fastapi_endpoint():
# WRONG inside async context:
# result = asyncio.run(my_agent_coroutine()) # RuntimeError!
# CORRECT: just await
result = await my_agent_coroutine()
return result
# In Jupyter notebooks: install nest_asyncio
# import nest_asyncio
# nest_asyncio.apply()
# Then asyncio.run() works
# Detect if running in event loop:
def run_agent(coro):
try:
loop = asyncio.get_running_loop()
# Already in async context
import concurrent.futures
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
future = pool.submit(asyncio.run, coro)
return future.result()
except RuntimeError:
# No running loop
return asyncio.run(coro)
print('Nested event loop solution defined')asyncio.create_task
ใช้ asyncio.create_task() เพื่อจัดตารางให้โครูทีนทำงานโดยไม่ต้องรอทันที วิธีนี้ช่วยให้คุณเริ่มงานหลายรายการ แล้วรอให้งานเหล่านั้นเสร็จสิ้นภายหลังได้
import asyncio
async def background_job(job_id: int) -> str:
await asyncio.sleep(0.5)
return f'Job {job_id} completed'
async def main():
# Start all tasks without waiting
task1 = asyncio.create_task(background_job(1))
task2 = asyncio.create_task(background_job(2))
task3 = asyncio.create_task(background_job(3))
# Do other work while tasks run
print('Tasks started, doing other work...')
await asyncio.sleep(0.1)
print('Other work done')
# Now wait for all tasks
results = await asyncio.gather(task1, task2, task3)
print('All results:', results)
# Or wait for the first to complete
task_a = asyncio.create_task(background_job(4))
task_b = asyncio.create_task(background_job(5))
done, pending = await asyncio.wait([task_a, task_b], return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED)
for t in pending:
t.cancel() # Cancel remaining tasks
print('First result:', done.pop().result())
asyncio.run(main())ตัวจัดการบริบทแบบอะซิงโครนัส
ไลบรารีแบบอะซิงโครนัสจำนวนมากใช้ตัวจัดการบริบทแบบอะซิงโครนัสร่วมกับ async with วิธีนี้ช่วยให้การตั้งค่าและการคืนทรัพยากรของการเชื่อมต่อและทรัพยากรในโค้ดแบบอะซิงโครนัสเป็นไปอย่างถูกต้อง
import asyncio
import httpx
async def fetch_multiple_urls(urls: list) -> list:
# async with ensures the client is properly closed
async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
# Fetch all URLs concurrently
tasks = [client.get(url) for url in urls]
responses = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
results = []
for url, response in zip(urls, responses):
if isinstance(response, Exception):
results.append({'url': url, 'error': str(response)})
else:
results.append({'url': url, 'status': response.status_code})
return results
# Async generators for streaming
async def stream_agent_events():
events = ['thinking', 'searching', 'generating', 'done']
for event in events:
await asyncio.sleep(0.2) # Simulate event arrival
yield event
async def consume_stream():
async for event in stream_agent_events():
print(f'Event: {event}')
asyncio.run(consume_stream())การจัดการข้อผิดพลาดในโค้ดแบบอะซิงโครนัส
ใช้ asyncio.gather(..., return_exceptions=True) เพื่อจับความล้มเหลวของงานแต่ละรายการโดยไม่ยกเลิกทั้งชุด ตรวจสอบผลลัพธ์แต่ละรายการตามชนิดของข้อยกเว้น
import asyncio
async def might_fail(task_id: int) -> str:
await asyncio.sleep(0.1)
if task_id == 2:
raise ValueError(f'Task {task_id} failed')
return f'Task {task_id} succeeded'
async def robust_gather():
tasks = [might_fail(i) for i in range(1, 5)]
# return_exceptions=True: exceptions are returned as values, not raised
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
successes = []
failures = []
for i, result in enumerate(results):
if isinstance(result, Exception):
failures.append({'task': i + 1, 'error': str(result)})
else:
successes.append(result)
print(f'Succeeded: {len(successes)}, Failed: {len(failures)}')
print('Failures:', failures)
return successes, failures
asyncio.run(robust_gather())แบบทดสอบความเข้าใจ: Python แบบอะซิงโครนัส
ทดสอบความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับ Python แบบอะซิงโครนัสสำหรับการพัฒนาเอเจนต์
สรุป Python แบบอะซิงโครนัส
กฎสำคัญของ Python แบบอะซิงโครนัสสำหรับนักพัฒนาเอเจนต์มีดังนี้ ใช้ async def/await กับการดำเนินการทั้งหมดที่ต้องรอการรับส่งข้อมูล อย่าเรียกใช้ฟังก์ชันที่บล็อกการทำงานในบริบทแบบอะซิงโครนัส ใช้ asyncio.gather() สำหรับการทำงานแบบขนาน ใช้ return_exceptions=True สำหรับการเรียกแบบขนานที่ทนต่อความล้มเหลว ใช้ async with เพื่อจัดการทรัพยากร และเรียกใช้งานที่ใช้ CPU หนักในตัวดำเนินการกลุ่มกระบวนการ
คำถามที่พบบ่อย
บทเรียน “Python แบบอะซิงโครนัสสำหรับนักพัฒนาเอเจนต์” ฟรีหรือไม่
ใช่ — ข้อความเต็มของ “Python แบบอะซิงโครนัสสำหรับนักพัฒนาเอเจนต์” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส AI Agents ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส AI Agents มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน
คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “Python แบบอะซิงโครนัสสำหรับนักพัฒนาเอเจนต์”
พื้นฐาน asyncio, async def, await และลูปเหตุการณ์ — ทำความเข้าใจแนวคิดแบบอะซิงโครนัส คุณปฏิบัติ AI Agents ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน
คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน AI Agents หรือไม่
ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน AI Agents บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 1 จากทั้งหมด 4 บทเรียน
บทเรียน “Python แบบอะซิงโครนัสสำหรับนักพัฒนาเอเจนต์” ใช้เวลานานแค่ไหน
บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย
ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน AI Agents นี้ได้ไหม
ได้ บทเรียน AI Agents ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ
บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้
- Python แบบอะซิงโครนัสสำหรับนักพัฒนาเอเจนต์
- คิวเหตุการณ์และตัวกลางรับส่งข้อความ
- การทำงานของเครื่องมือแบบขนานโดยไม่บล็อก
- เฟรมเวิร์กเอเจนต์แบบอะซิงโครนัส: LangChain และอื่น ๆ