Pythonのasync設計レビュー：同期処理との混在をどう制御するか

Pythonのasync/await構文は非同期I/Oや並列処理に非常に有用だが、同期処理との混在が生む構造的な歪みは、レビュー段階で見落とされがちな問題の一つである。

非同期処理と同期処理の責務が混在していると、コールスタックが読みにくくなり、例外の伝播やデッドロックの温床となる。
本マニュアルでは、レビューアーが「非同期と同期の境界」に着目し、安全かつ読みやすい構造に導くための観点を整理する。

async関数とsync関数の基本的な違い

基礎レビュー

@Reviewer: async関数を定義していますが、呼び出し側がawaitしていないため未実行のままです。コールパス全体の非同期対応が必要です。

NG構造（未await）

def process():
    fetch_data()  # async def fetch_data()だがawaitされていない

これはコルーチンオブジェクトが生成されるだけで実行されないという、見落としやすいバグを招く。

async def process():
    await fetch_data()

または同期コードにラッパーを使う形で制御する。

非同期→同期変換

def sync_wrapper():
    asyncio.run(fetch_data())

構造レビュー

@Reviewer: 非同期関数を同期関数から呼び出す構造は、イベントループの管理と整合性が崩れるリスクがあるため、責務分離が必要です。

asyncio.runとは

asyncio.run(coro)は非同期関数を同期コードから安全に実行するためのユーティリティ関数。
ただし、既にイベントループが存在する環境（例：Jupyter、FastAPI）では使用できないため注意が必要。

このような構造は、非同期処理に踏み込んだ瞬間に呼び出し全体の構造が変わることを示している。

判定基準	内容	推奨方針
呼び出し元が同期	呼び出し先が非同期ならば`asyncio.run`で包む or 別スレッドで切り出す	ラップ or 分離
呼び出し元が非同期	非同期関数として貫く	await必須
I/Oが含まれる	処理待ちが発生するならasync化すべき	async化優先
CPUバウンド処理	並行性よりパフォーマンスが重要ならsync設計を維持	sync維持 or 分離

async def update():
    write_log()

Comment

@Reviewer: 非同期関数内で同期関数 `write_log()` をそのまま呼び出していますが、I/O処理であれば`await`可能な非同期関数へ置き換えることが望ましいです。

await os.remove("file.txt")  # removeは同期関数

Comment

@Reviewer: `os.remove` は同期関数であり、await対象にはなりません。非同期I/O（例：aiofiles）を使用するか、同期関数はラップしてください。

観点	内容	優先度
コールチェーンの整合性	`async` → `await` が一貫して成立しているか	高
ランタイム互換性	`asyncio.run`の使用環境が適切か（GUI, CLI, Webで分ける）	中
ラップ関数の責務分離	非同期→同期変換やその逆が明示的に設計されているか	高
同期処理の適切な切り出し	CPU処理がasync側に混入していないか	中
ライブラリ非対応対策	非同期I/Oに非対応な外部ライブラリへのアクセスが適切に制御されているか	中

非同期と同期の混在は、実行モデルそのものを破壊しうる設計リスクである。
レビューアーは単にawaitがあるかを確認するだけでなく、コールチェーン全体が「非同期である必要があるのか／ないのか」という意図の設計を読み解く役割を担っている。

コードが正しく動くこと以上に、正しい実行文脈で動作しているかを保証する視点が、レビューアーに求められる。