Odpowiedź.

Asynchroniczny menedżer kontekstu to obiekt, który definiuje asynchroniczne metody __aenter__ i __aexit__ i jest używany w konstrukcji async with. Taki menedżer jest potrzebny do poprawnego otwierania/zamykania zasobów w funkcjach asynchronicznych: połączenia z bazą danych, pliki, sesje itp.

Przykład implementacji:

class AsyncDBConnection:
    async def __aenter__(self):
        self.conn = await async_db_connect()
        return self.conn
    async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
        await self.conn.close()

async def main():
    async with AsyncDBConnection() as conn:
        await conn.query('SELECT 1')

Asynchroniczny kontekst pozwala na nieblokowanie pętli zdarzeń technicznymi opóźnieniami, zwiększając wydajność programów współbieżnych.

Pytanie z podstępem.

Czy można używać zwykłego with wewnątrz async def?

Odpowiedź: Tak, ale jeśli operacje wewnątrz menedżera kontekstu używają awaitable (wymagają await), potrzebny jest właśnie async with. Zwykły with nie obsługuje asynchronicznego enter/exit, zablokuje pętlę zdarzeń lub spadnie, jeśli zostanie wywołany await wewnątrz enter/exit.

Przykład:

async def foo():
    with open('file.txt') as f:   # to ok, odczyt jest synchronny
        data = f.read()
    # Ale nie można użyć await wewnątrz zwykłego kontekstu, tylko wewnątrz async with

Przykłady rzeczywistych błędów z powodu nieznajomości niuansów tematu.

---

Historia

Projekt: Serwis internetowy z asynchronicznym API.

Problem: Menedżer połączenia z bazą używał zwykłego with, ale wewnątrz był wywoływany await. Doprowadziło to do błędu RuntimeError("Cannot use 'await' outside async function") i zablokowań pętli zdarzeń w produkcji.

---

Historia

Projekt: Czat na Websocketach.

Problem: Przy pracy z połączeniami nie były zamykane zasoby websocketowe (używano zwykłego synchronnego menedżera), co prowadziło do wycieków pamięci i zablokowanych połączeń.

---

Historia

Projekt: Wiele wątkowa asynchroniczna kolejka zadań.

Problem: Menedżer zadań niepoprawnie zaimplementował __aexit__, zapomniano zwrócić awaitable. Z tego powodu zakończenie zadań nie zachodziło gwarantowanie, a część zadań "zawieszała się" w systemie.