【ITニュース解説】Python has had async for 10 years – why isn't it more popular?

ITニュース概要

Pythonの非同期処理（async/await）は10年前に導入されたが、なぜ思ったほど普及していないのか。その背景や課題について、議論が交わされている。

ITニュース解説

Pythonにおける非同期プログラミングは、`async`と`await`キーワードを用いて実現される。これは、主にネットワーク通信やデータベースアクセス、ファイルI/Oといった「入出力（I/O）処理」が中心となる場面で、プログラムがより効率的に動作するための仕組みである。従来の同期処理では、あるI/O処理が完了するまで他の処理が停止してしまう。例えば、Webサーバーがデータベースからの応答を待っている間、そのサーバーは他のユーザーからのリクエストを処理できない状態になる。これに対し、非同期処理ではI/O待ちの間に、プログラムは別のタスクに切り替えて実行できる。これにより、限られたリソースでより多くの同時処理を効率的に行い、システム全体の応答性を向上させることが可能になる。`async`で定義された関数は「コルーチン」と呼ばれ、`await`キーワードはそのコルーチン内で時間のかかるI/O処理の完了を待ちつつ、その間に別のコルーチンにCPUの制御を譲り渡す役割を果たす。この処理の切り替えは「イベントループ」と呼ばれる仕組みによって管理される。 Pythonにこの非同期処理の機能が導入されてからおよそ10年が経過しているが、その普及は一部で期待されたほどではない、あるいは特定の用途に限定されているという指摘がコミュニティ内でなされている。なぜ非同期プログラミングがもっと広く使われていないのか、その理由については複数の要因が挙げられる。 第一に、非同期プログラミングモデルの「学習コストの高さ」が大きな障壁となっている。従来の同期的なプログラミングに慣れた開発者にとって、コルーチン、イベントループ、タスク管理といった新しい概念を理解し、思考を非同期モデルに切り替えることは容易ではない。特に、非同期処理のデバッグは同期処理よりも複雑になる傾向があり、スタックトレースを追跡したり、並行して動作する複数のタスク間の相互作用を理解したりするのに困難を伴うことがある。適切なエラーハンドリングの方法も、同期処理とは異なるアプローチが必要となる場合があるため、習得に時間がかかると言われている。 第二に、「既存のエコシステムとの非互換性」が普及を妨げている。Pythonには非常に豊富なライブラリが存在するが、それらの多くはasync/awaitが導入されるよりも前に、同期的な処理モデルを前提に設計されてきた。そのため、非同期コードから既存の同期ライブラリを直接呼び出すと、その同期ライブラリがI/O待ちでブロックされている間、非同期プログラム全体のイベントループが停止してしまい、非同期処理の利点が失われることになる。この問題を回避するためには、既存の同期ライブラリを非同期環境で利用するための専用の「非同期ラッパーライブラリ」が必要となる場合が多く、これが開発の手間や複雑さを増す要因となっている。また、既存の同期的な大規模コードベースに非同期処理を導入しようとすると、広範囲にわたる改修が必要となり、その移行コストの高さから導入が見送られるケースも少なくない。初期のasyncioのAPIが複雑で使いにくいという意見も多く、その後の代替フレームワーク（Trioなど）の登場はあったものの、複数の選択肢があることで、どれを選べば良いか迷うという状況も生じている。 第三に、「用途の限定性」が挙げられる。async/awaitはI/Oバウンドな処理において絶大な効果を発揮する一方で、CPUバウンドな処理（複雑な数値計算やデータ処理など）には向いていない。CPUバウンドな処理はCPUリソースを継続的に消費するため、非同期処理でタスクを切り替えても性能向上は期待できず、むしろコルーチンの切り替えに伴うオーバーヘッドによって性能が低下する可能性さえある。また、すべてのアプリケーションが高度な並行処理能力を必要とするわけではない。小規模なスクリプトや、厳密なパフォーマンス要件がないバッチ処理などでは、シンプルな同期処理で十分に要件を満たせる場合が多く、あえて複雑な非同期処理を導入する必要性が感じられないという状況もある。 第四に、「開発者の慣習と保守性への懸念」も大きな要因である。多くの開発者は長年にわたって同期的なプログラミングに慣れ親しんでおり、同期的なコードは直感的でその動作を予測しやすいという利点がある。このため、既存のプログラミングスタイルから非同期へ移行することに抵抗を感じる開発者も少なくない。非同期処理の導入はコードの複雑性を増し、デバッグや将来的なメンテナンスが難しくなるという認識を持つ開発者もいる。プロジェクトの要件がそこまで厳しくない場合や、短期間での開発が求められる場合など、「動けばよい」という考え方から、あえて複雑な非同期処理に手を出さず、よりシンプルで理解しやすい同期処理を選択することが一般的である。 第五に、「パフォーマンスに関する誤解とオーバーヘッド」が存在する。非同期処理が常にプログラムを高速化するという誤解があるが、実際にはコルーチンの切り替えやイベントループの管理には一定のオーバーヘッドが伴う。不適切な設計や実装は、同期処理よりも性能が劣る結果を招く可能性もある。非同期処理の真の利点は、単一のスレッドで複数のI/O操作を効率的に管理し、システムの「スループット」や「応答性」を高めることにあるのであって、個々の処理の実行時間を短縮するものではない。この本質的な理解が不足していると、期待通りの効果が得られない場合に非同期処理への不信感につながることもある。 これらの課題がある一方で、Pythonの非同期処理はその価値を特定の分野で証明し続けている。Webサーバー（FastAPIやSanicなど）、データベースアクセス（asyncpgなど）、リアルタイムアプリケーション、ネットワーク通信といった、I/O処理がボトルネックになりやすい分野では、非同期処理は非常に強力なツールとなる。これらの分野では、少ないシステムリソースで多数の同時リクエストを効率的に処理できるため、スケーラビリティが求められるモダンなシステム開発において不可欠な技術となっている。Pythonのasync/awaitのエコシステムは着実に成熟が進んでおり、FastAPIのような人気のあるモダンなWebフレームワークが非同期処理を標準でサポートしていることで、以前よりも非同期プログラミングの導入が容易になっている。学習コストはかかるものの、特定の領域ではその投資が十分に報われる価値があり、今後も非同期対応ライブラリの増加や開発ツールの改善が進むことで、Pythonにおける非同期プログラミングはさらに普及していくだろう。