async-python-patterns
Domina los Patrones de Python Async
También disponible en: ActiveInferenceInstitute
Construye aplicaciones Python de alto rendimiento con patrones async/await. Aprende técnicas de programación concurrente para sistemas escalables vinculados a E/S.
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Pruébalo
Usando "async-python-patterns". Muéstrame cómo obtener múltiples URLs de forma concurrente con manejo de timeouts
Resultado esperado:
- Usa asyncio.gather() con asyncio.wait_for() para control de timeout
- Crea aiohttp ClientSession con connection pooling
- Maneja tanto respuestas exitosas como timeouts de forma elegante
- Retorna resultados con códigos de estado e información de errores
Usando "async-python-patterns". ¿Cómo implemento un limitador de velocidad para llamadas a APIs?
Resultado esperado:
- Usa asyncio.Semaphore para limitar solicitudes concurrentes
- Aplica el patrón de context manager async con semaphore
- Establece un valor apropiado de max_concurrent basado en los límites de la API
- Combina con lógica de reintentos para mayor robustez
Usando "async-python-patterns". ¿Cuáles son errores comunes al escribir código async en Python?
Resultado esperado:
- Olvidar await en coroutines - retornan objetos coroutine, no resultados
- Usar time.sleep() en lugar de asyncio.sleep() - bloquea el bucle de eventos
- No manejar la cancelación de tareas con try/except CancelledError
- Mezclar código sync y async sin el envolvimiento apropiado
Auditoría de seguridad
SeguroDocumentation-only skill containing Python async programming patterns. Static analyzer flagged 77 findings, all confirmed as false positives. Markdown code fences were misidentified as shell backticks. Documentation text was misidentified as cryptographic algorithms. Example URLs are standard placeholders. No executable code, network access, or security risks exist.
Factores de riesgo
🌐 Acceso a red (10)
⚙️ Comandos externos (48)
Puntuación de calidad
Lo que puedes crear
Construir APIs Web Async
Crea aplicaciones FastAPI y aiohttp con patrones async apropiados para manejar solicitudes concurrentes
Procesamiento Concurrente de Datos
Implementa operaciones E/S paralelas para consultas de bases de datos, procesamiento de archivos y llamadas a APIs
Scripts de Automatización Async
Escribe herramientas de automatización eficientes que manejen múltiples operaciones de red de forma concurrente
Prueba estos prompts
Muéstrame cómo crear una función async simple que obtenga datos con asyncio.sleep() para simular latencia de red
Demuestra cómo hacer 10 solicitudes HTTP de forma concurrente usando asyncio.gather() con manejo de errores apropiado
Crea un patrón productor-consumidor usando asyncio.Queue para procesar 100 elementos con 5 workers
Diseña un servidor WebSocket async que maneje múltiples clientes y difunda mensajes a todos los usuarios conectados
Mejores prácticas
- Siempre usa asyncio.run() como punto de entrada para aplicaciones async
- Implementa manejo de errores apropiado con bloques try/except en funciones async
- Usa connection pools y semaphores para limitar operaciones concurrentes
Evitar
- Nunca uses time.sleep() en código async - siempre usa asyncio.sleep()
- No olvides hacer await de las coroutines o no se ejecutarán
- Evita mezclar operaciones E/S bloqueantes con código async
Preguntas frecuentes
¿Qué versiones de Python soportan asyncio?
¿Cuándo debo usar async versus threads?
¿Puedo usar async con Django?
¿Cómo depuro código async?
¿Cuál es la diferencia entre create_task y gather?
¿Es esta skill compatible con Jupyter notebooks?
Detalles del desarrollador
Autor
wshobsonLicencia
MIT
Repositorio
https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/python-development/skills/async-python-patternsRef.
main
Estructura de archivos
📄 SKILL.md