Async-инициализация в Python: какие есть подходы

В Python нет нативной поддержки асинхронного __init__, поэтому приходится искать обходные пути, если объект требует асинхронной инициализации (например, получения ресурса через await get_resource()).

⬇️ Вот какие стратегии чаще всего используют — с плюсами и минусами.

1️⃣ @classmethod async def initialize()

class Klass:
    def __init__(self, resource):
        self.resource = resource

    @classmethod
    async def initialize(cls):
        resource = await get_resource()
        return cls(resource)

🌥 Плюсы:
— Лаконично
— Хорошо отделяет sync и async логику
— Удобно для тестов

🌥 Минусы:
— Нет устоявшейся конвенции
— Может быть неочевидно для команды

🌥 Подходит для простых случаев без необходимости в очистке ресурсов.

2️⃣ Асинхронный контекстный менеджер (__aenter__ / __aexit__)

class Klass:
    async def __aenter__(self):
        self.resource = await get_resource()
        return self

    async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
        pass

🌥 Плюсы:
— Устоявшийся паттерн (async with)
— Удобно добавлять логику очистки в будущем

🌥 Минусы:
— Нужно писать async with при каждом использовании
— Не всегда удобно, если объект нужен за пределами контекста

🌥 Подходит, если нужно управлять жизненным циклом ресурса.

3️⃣ Инициализация в фоне через create_task()

class Klass:
    def __init__(self):
        self.ready_event = asyncio.Event()
        asyncio.create_task(self._load())

    async def _load(self):
        self.resource = await get_resource()
        self.ready_event.set()

    async def use(self):
        await self.ready_event.wait()
        await do_something_with(self.resource)

🌥 Плюсы:
— Можно запускать загрузку параллельно с другими задачами
— Подходит для высоконагруженных систем

🌥 Минусы:
— Сложнее в отладке
— Нужно явно проверять await ready_event.wait() — легко забыть
— Нет встроенного механизма очистки

🌥 Хорошо подходит для внутренних компонентов или фреймворков, где поведение контролируется централизованно.

4️⃣ Внешний async-фабричный метод / билдер

Просто выносим всю асинхронную инициализацию за пределы класса.

🌥 Плюсы:
— Чистый и легко тестируемый код
— Гибко масштабируется

🌥 Минусы:
— Логика разнесена по разным местам
— Использование может стать чуть более многословным

🌥 Идеально, если важна читаемость и разделение ответственности.

5️⃣ await instance.ready()

Гибридный подход: конструктор sync, а использование — с явной асинхронной инициализацией.

klass = Klass()
await klass.ready()

🌥 Позволяет разделить создание и инициализацию, сохраняя контроль над потоком.

6️⃣ Запрет обычного __init__, только async-конструктор

class Klass:
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        raise RuntimeError("Используйте `await Klass.create()`")

    @classmethod
    async def create(cls):
        self = super().__new__(cls)
        self.resource = await get_resource()
        return self

🌥 Форсирует корректное использование через async-интерфейс.

▫️ Какой подход выбрать:
🤖 initialize() — простая async-инициализация без очистки
🤖 __aenter__/__aexit__ — нужна очистка или сложный жизненный цикл
🤖 create_task() + Event — нужно запускать инициализацию в фоне
🤖 Async factory — тестируемость, масштабируемость
🤖 .ready() — чистое разделение этапов
🤖 __new__ + async — строгий контроль над созданием

Библиотека питониста #буст