# Async e await em Python: o que acontece durante uma espera?

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Por Scraft. Nível: Intermediário. Atualizado em 7 de setembro de 2026.

Muitos programas passam parte do tempo esperando rede, arquivos ou outros serviços. A programação assíncrona permite que tarefas compatíveis avancem enquanto outra aguarda. Ela não torna qualquer cálculo mais rápido e não substitui uma escolha cuidadosa de bibliotecas e limites.

## Antes de começar

Conheça funções, exceções e fluxo de execução. O exemplo exige Python 3.11 ou superior por usar asyncio.TaskGroup; não há pacotes extras.

### O que você vai praticar

- Distinguir uma corrotina criada de uma tarefa agendada.
- Sobrepor esperas com TaskGroup e obter resultados após a conclusão do grupo.
- Reconhecer operações bloqueantes e a necessidade de limites de tempo e concorrência.

## async def cria uma corrotina; await acompanha sua conclusão

Ao chamar uma função definida com async def, você obtém um objeto de corrotina. Ele precisa ser aguardado ou agendado para executar. await pode ceder o controle ao event loop enquanto a operação aguarda; se a operação já estiver pronta, essa suspensão pode nem acontecer.

No exemplo, asyncio.sleep simula uma espera sem bloquear o event loop. Duas tarefas são criadas dentro de TaskGroup, disponível desde Python 3.11. Ao sair do bloco, o programa aguarda a conclusão do grupo. asyncio.run inicia o fluxo em um script comum.

```python
import asyncio

async def preparar(nome):
    await asyncio.sleep(0.1)
    return f"{nome} pronto"

async def main():
    async with asyncio.TaskGroup() as grupo:
        primeira = grupo.create_task(preparar("A"))
        segunda = grupo.create_task(preparar("B"))
    print(primeira.result())
    print(segunda.result())

asyncio.run(main())
```

Resultado esperado:

```text
A pronto
B pronto
```

## Esperar em sequência é diferente de criar tarefas

Se você escrever await preparar("A") e só depois await preparar("B"), a segunda operação começa após a primeira terminar. Criar as duas tarefas antes de aguardar o grupo permite sobrepor as esperas. A impressão neste exemplo mantém a ordem A, B porque ocorre depois que o grupo termina.

Uma chamada bloqueante, como time.sleep, ocupa a thread e impede o event loop de avançar nesse intervalo. Para operações de entrada e saída, prefira bibliotecas assíncronas compatíveis ou avalie uma thread para código bloqueante. Trabalho intenso de CPU exige outra análise; escrever async não o distribui automaticamente entre núcleos.

## Limite tempo e quantidade de tarefas

Em uma integração real, use um prazo de espera e limite quantas operações podem executar ao mesmo tempo. Criar milhares de tarefas sem controle pode sobrecarregar o serviço de destino. Cancelamentos precisam permitir a limpeza de recursos; evite capturar e ignorar erros indiscriminadamente.

Use o exemplo para observar a ordem de execução antes de conectar uma rede real. Assim, você aprende o mecanismo sem depender de latência externa ou credenciais. Em notebooks que já possuem um event loop, aguarde main diretamente em vez de chamar asyncio.run dentro dele.

## Sua vez de praticar

Acrescente uma terceira tarefa ao grupo e mostre seus resultados na ordem A, B, C, independentemente da ordem em que as esperas terminam.

### Confira estes casos

- Cada tarefa retorna uma mensagem própria.
- A impressão só acontece depois da saída do TaskGroup.
- As três tarefas são criadas antes de aguardar o fim do grupo.

Dica: Guarde as referências retornadas por create_task e consulte result depois do bloco.

## Continue pela documentação oficial

- [Python: corrotinas, tarefas e TaskGroup](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html)

## Seu próximo passo

- [Aprender FastAPI: crie sua primeira API Python](https://scraft.com.br/aprender-fastapi)
- [Desafios Python: resolva problemas com autonomia](https://scraft.com.br/desafios-python)
- [LangGraph Python: entenda estado, nós e grafos](https://scraft.com.br/langgraph-python)

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