Os Segredos da Programação Assíncrona em Python com Asyncio Explicados

A programação assíncrona pode parecer um bicho de sete cabeças no começo, mas, se você está aqui, é porque quer entender como ela funciona em Python e como o Asyncio pode mudar a forma como você escreve código.

Vou te explicar tudo de maneira prática e sem enrolação, como se estivéssemos batendo um papo sobre programação assíncrona em Python.

Se você já se deparou com códigos cheios de await, async, task e não entendeu bem o que estava acontecendo, relaxa.

Até o final deste artigo, você terá um entendimento sólido sobre como rodar múltiplas tarefas ao mesmo tempo sem travar seu programa com Programação Assíncrona em Python.

O Que é Programação Assíncrona?

Programação Assíncrona em Python: Antes de mergulharmos no asyncio, vamos entender o conceito de programação assíncrona.

Imagine que você está cozinhando e, enquanto a água do macarrão ferve, você aproveita para cortar os ingredientes do molho.

Você não precisa esperar a água ferver para começar o próximo passo, certo? Esse é o espírito da programação assíncrona!

Diferente do código síncrono tradicional, que executa uma linha por vez (esperando cada uma terminar antes de seguir para a próxima), o código assíncrono pode executar múltiplas tarefas simultaneamente.

Isso melhora a eficiência do seu programa, principalmente quando há operações que exigem espera, como:

✅ Acessar uma API na internet
✅ Ler ou gravar arquivos grandes
✅ Consultar um banco de dados
✅ Executar processos demorados

E é aí que o Asyncio entra em cena! 🎭

Programação Assíncrona em Python: O Que é Asyncio e Por Que Ele é Tão Poderoso?

Programação Assíncrona em Python: O asyncio é uma biblioteca padrão do Python que permite escrever código assíncrono de forma simples e eficiente.

Com ele, podemos criar tarefas que rodam em paralelo e aproveitar melhor os recursos do computador.

O grande diferencial do asyncio é que ele trabalha com um loop de eventos.

Ou seja, ele gerencia quando e como cada tarefa será executada, alternando entre elas sempre que houver um tempo de espera.

Isso evita que o programa fique “travado” enquanto espera uma resposta.

🌍 Código Síncrono vs. Código Assíncrono: Programação Assíncrona em Python

Para deixar tudo mais claro, veja um exemplo de código síncrono:

import time

def tarefa_demorada():
    print("Iniciando tarefa...")
    time.sleep(3)  # Simula uma operação demorada
    print("Tarefa finalizada!")

print("Início do programa")
tarefa_demorada()
print("Fim do programa")

⏳ O código acima fica parado durante 3 segundos antes de continuar. Agora veja a versão assíncrona usando asyncio:

import asyncio

async def tarefa_demorada():
    print("Iniciando tarefa...")
    await asyncio.sleep(3)  # Simula uma operação demorada, mas sem bloquear
    print("Tarefa finalizada!")

async def main():
    print("Início do programa")
    await tarefa_demorada()
    print("Fim do programa")

asyncio.run(main())

🔄 Aqui, enquanto a tarefa “dorme” (await asyncio.sleep(3)), o Python pode continuar rodando outras partes do programa.

🛠 Como Criar Tarefas Assíncronas em Python: Programação Assíncrona em Python

Agora que você já entendeu os conceitos, vamos colocar a mão na massa!

🔹 Criando e Executando Múltiplas Tarefas

Vamos rodar várias funções ao mesmo tempo para ver como o asyncio gerencia tudo:

import asyncio

async def tarefa(nome, tempo):
    print(f"{nome} começou...")
    await asyncio.sleep(tempo)
    print(f"{nome} terminou após {tempo} segundos")

async def main():
    # Criando várias tarefas assíncronas
    tarefa1 = asyncio.create_task(tarefa("Tarefa 1", 2))
    tarefa2 = asyncio.create_task(tarefa("Tarefa 2", 3))
    tarefa3 = asyncio.create_task(tarefa("Tarefa 3", 1))

    # Esperando todas finalizarem
    await tarefa1
    await tarefa2
    await tarefa3

asyncio.run(main())

🔹 O que acontece aqui?

• Criamos três tarefas assíncronas.
• Todas começam quase ao mesmo tempo.
• O programa NÃO fica parado esperando uma de cada vez!

Essa abordagem é excelente para quando você precisa fazer múltiplas chamadas para APIs, processar arquivos ou qualquer outra coisa que envolva espera.

🔄 Paralelismo com gather()

Se quisermos iniciar e aguardar várias tarefas de forma mais elegante, podemos usar asyncio.gather():

async def main():
    await asyncio.gather(
        tarefa("Tarefa 1", 2),
        tarefa("Tarefa 2", 3),
        tarefa("Tarefa 3", 1),
    )

asyncio.run(main())

Programação Assíncrona em Python: Essa abordagem é útil quando todas as tarefas são independentes, pois o código fica mais limpo e fácil de manter.

🌟 Quando Usar Asyncio?

O asyncio é a melhor escolha quando seu código envolve operações de I/O demoradas, como:

✅ Chamadas de APIs externas
✅ Consultas a bancos de dados assíncronos
✅ Manipulação de arquivos grandes
✅ Conexões de rede (como servidores WebSockets)

No entanto, ele NÃO é a melhor opção para tarefas computacionais pesadas (ex: processamento de imagens ou cálculos matemáticos intensivos). Para isso, o ideal é usar multiprocessing.

🛑 Cuidados ao Usar Asyncio: Programação Assíncrona em Python

Mesmo sendo poderoso, o asyncio tem algumas armadilhas:

⚠️ Não misture código síncrono e assíncrono sem um bom motivo.
⚠️ Nem todas as bibliotecas suportam asyncio, então verifique antes.
⚠️ Evite bloqueios dentro de funções assíncronas (time.sleep(), por exemplo, deve ser substituído por asyncio.sleep()).

Conclusão: Programação Assíncrona em Python

A programação assíncrona com asyncio pode turbinar seu código e torná-lo muito mais eficiente.

Agora que você já entendeu os conceitos e viu exemplos práticos, experimente aplicá-los nos seus projetos!

Se este artigo te ajudou, compartilhe com seus amigos devs e deixe um comentário com suas dúvidas ou sugestões!