# Конкурентность и async / await

Здесь приведена подробная информация об использовании синтаксиса `async def` при написании *функций обработки пути*, а также рассмотрены основы асинхронного программирования, конкурентности и параллелизма.

## Нет времени?<a name="in-a-hurry"></a>

<abbr title="too long; didn't read (основная мысль)"><strong>TL;DR:</strong></abbr>

Допустим, вы используете сторонюю библиотеку, которая требует вызова с ключевым словом `await`:

```Python
results = await some_library()
```

В этом случае *функции обработки пути* необходимо объявлять с использованием синтаксиса `async def`:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
    results = await some_library()
    return results
```

!!! note
    `await` можно использовать только внутри функций, объявленных с использованием `async def`.

---

Если вы обращаетесь к сторонней библиотеке, которая с чем-то взаимодействует
(с базой данных, API, файловой системой и т. д.), и не имеет поддержки синтаксиса `await`
(что относится сейчас к большинству библиотек для работы с базами данных), то
объявляйте *функции обработки пути* обычным образом с помощью `def`, например:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
    results = some_library()
    return results
```

---

Если вашему приложению (странным образом) не нужно ни с чем взаимодействовать и, соответственно,
ожидать ответа, используйте `async def`.

---

Если вы не уверены, используйте обычный синтаксис `def`.

---

**Примечание**: при необходимости можно смешивать `def` и `async def` в *функциях обработки пути*
и использовать в каждом случае наиболее подходящий синтаксис. А FastAPI сделает с этим всё, что нужно.

В любом из описанных случаев FastAPI работает асинхронно и очень быстро.

Однако придерживаясь указанных советов, можно получить дополнительную оптимизацию производительности.

## Технические подробности

Современные версии Python поддерживают разработку так называемого **"асинхронного кода"** посредством написания **"сопрограмм"** с использованием синтаксиса **`async` и `await`**.

Ниже разберём эту фразу по частям:

* **Асинхронный код**
* **`async` и `await`**
* **Сопрограммы**

## Асинхронный код

Асинхронный код означает, что в языке 💬 есть возможность сообщить машине / программе 🤖,
что в определённой точке кода ей 🤖 нужно будет ожидать завершения выполнения *чего-то ещё* в другом месте. Допустим это *что-то ещё* называется "медленный файл" 📝.

И пока мы ждём завершения работы с "медленным файлом" 📝, компьютер может переключиться для выполнения других задач.

Но при каждой возможности компьютер / программа 🤖 будет возвращаться обратно. Например, если он 🤖 опять окажется в режиме ожидания, или когда закончит всю работу. В этом случае компьютер 🤖 проверяет, не завершена ли какая-нибудь из текущих задач.

Потом он 🤖 берёт первую выполненную задачу (допустим, наш "медленный файл" 📝) и продолжает работу, производя с ней необходимые действия.

Вышеупомянутое "что-то ещё", завершения которого приходится ожидать, обычно относится к достаточно "медленным" операциям <abbr title="Ввода-вывода">I/O</abbr> (по сравнению со скоростью работы процессора и оперативной памяти), например:

* отправка данных от клиента по сети
* получение клиентом данных, отправленных вашей программой по сети
* чтение системой содержимого файла с диска и передача этих данных программе
* запись на диск данных, которые программа передала системе
* обращение к удалённому API
* ожидание завершения операции с базой данных
* получение результатов запроса к базе данных
* и т. д.

Поскольку в основном время тратится на ожидание выполнения операций <abbr title="Ввода-вывода">I/O</abbr>,
их обычно называют операциями, <abbr title="I/O bound">ограниченными скоростью ввода-вывода</abbr>.

Код называют "асинхронным", потому что компьютеру / программе не требуется "синхронизироваться" с медленной задачей и,
будучи в простое, ожидать момента её завершения, с тем чтобы забрать результат и продолжить работу.

Вместо этого в "асинхронной" системе завершённая задача может немного подождать (буквально несколько микросекунд),
пока компьютер / программа занимается другими важными вещами, с тем чтобы потом вернуться,
забрать результаты выполнения и начать их обрабатывать.

"Синхронное" исполнение (в противовес "асинхронному") также называют <abbr title="sequential">"последовательным"</abbr>,
потому что компьютер / программа последовательно выполняет все требуемые шаги перед тем, как перейти к следующей задаче,
даже если в процессе приходится ждать.

### Конкурентность и бургеры

Тот **асинхронный** код, о котором идёт речь выше, иногда называют **"конкурентностью"**. Она отличается от **"параллелизма"**.

Да, **конкурентность** и **параллелизм** подразумевают, что разные вещи происходят примерно в одно время.

Но внутреннее устройство **конкурентности** и **параллелизма** довольно разное.

Чтобы это понять, представьте такую картину:

### Конкурентные бургеры

<!-- The gender neutral cook emoji "🧑‍🍳" does not render well in browsers. In the meantime, I'm using a mix of male "👨‍🍳" and female "👩‍🍳" cooks. -->

Вы идёте со своей возлюбленной 😍 в фастфуд 🍔 и становитесь в очередь, в это время кассир 💁 принимает заказы у посетителей перед вами.

Когда наконец подходит очередь, вы заказываете парочку самых вкусных и навороченных бургеров 🍔, один для своей возлюбленной 😍, а другой себе.

Отдаёте деньги 💸.

Кассир 💁 что-то говорит поварам на кухне 👨‍🍳, теперь они знают, какие бургеры нужно будет приготовить 🍔
(но пока они заняты бургерами предыдущих клиентов).

Кассир 💁 отдаёт вам чек с номером заказа.

В ожидании еды вы идёте со своей возлюбленной 😍 выбрать столик, садитесь и довольно продолжительное время общаетесь 😍
(поскольку ваши бургеры самые навороченные, готовятся они не так быстро ✨🍔✨).

Сидя за столиком с возлюбленной 😍 в ожидании бургеров 🍔, вы отлично проводите время,
восхищаясь её великолепием, красотой и умом ✨😍✨.

Всё ещё ожидая заказ и болтая со своей возлюбленной 😍, время от времени вы проверяете,
какой номер горит над прилавком, и не подошла ли уже ваша очередь.

И вот наконец настаёт этот момент, и вы идёте к стойке, чтобы забрать бургеры 🍔 и вернуться за столик.

Вы со своей возлюбленной 😍 едите бургеры 🍔 и отлично проводите время ✨.

---

А теперь представьте, что в этой небольшой истории вы компьютер / программа 🤖.

В очереди вы просто глазеете по сторонам 😴, ждёте и ничего особо "продуктивного" не делаете.
Но очередь движется довольно быстро, поскольку кассир 💁 только принимает заказы (а не занимается приготовлением еды), так что ничего страшного.

Когда подходит очередь вы наконец предпринимаете "продуктивные" действия 🤓: просматриваете меню, выбираете в нём что-то, узнаёте, что хочет ваша возлюбленная 😍, собираетесь оплатить 💸, смотрите, какую достали карту, проверяете, чтобы с вас списали верную сумму, и что в заказе всё верно и т. д.

И хотя вы всё ещё не получили бургеры 🍔, ваша работа с кассиром 💁 ставится "на паузу" ⏸,
поскольку теперь нужно ждать 🕙, когда заказ приготовят.

Но отойдя с номерком от прилавка, вы садитесь за столик и можете переключить 🔀 внимание
на свою возлюбленную 😍 и "работать" ⏯ 🤓 уже над этим. И вот вы снова очень
"продуктивны" 🤓, мило болтаете вдвоём и всё такое 😍.

В какой-то момент кассир 💁 поместит на табло ваш номер, подразумевая, что бургеры готовы 🍔, но вы не станете подскакивать как умалишённый, лишь только увидев на экране свою очередь. Вы уверены, что ваши бургеры 🍔 никто не утащит, ведь у вас свой номерок, а у других свой.

Поэтому вы подождёте, пока возлюбленная 😍 закончит рассказывать историю (закончите текущую работу ⏯ / задачу в обработке 🤓),
и мило улыбнувшись, скажете, что идёте забирать заказ ⏸.

И вот вы подходите к стойке 🔀, к первоначальной задаче, которая уже завершена ⏯, берёте бургеры 🍔, говорите спасибо и относите заказ за столик. На этом заканчивается этап / задача взаимодействия с кассой ⏹.
В свою очередь порождается задача "поедание бургеров" 🔀 ⏯, но предыдущая ("получение бургеров") завершена ⏹.

### Параллельные бургеры

Теперь представим, что вместо бургерной "Конкурентные бургеры" вы решили сходить в "Параллельные бургеры".

И вот вы идёте со своей возлюбленной 😍 отведать параллельного фастфуда 🍔.

Вы становитесь в очередь пока несколько (пусть будет 8) кассиров, которые по совместительству ещё и повары 👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳, принимают заказы у посетителей перед вами.

При этом клиенты не отходят от стойки и ждут 🕙 получения еды, поскольку каждый
из 8 кассиров идёт на кухню готовить бургеры 🍔, а только потом принимает следующий заказ.

Наконец настаёт ваша очередь, и вы просите два самых навороченных бургера 🍔, один для дамы сердца 😍, а другой себе.

Ни о чём не жалея, расплачиваетесь 💸.

И кассир уходит на кухню 👨‍🍳.

Вам приходится ждать перед стойкой 🕙, чтобы никто по случайности не забрал ваши бургеры 🍔, ведь никаких номерков у вас нет.

Поскольку вы с возлюбленной 😍 хотите получить заказ вовремя 🕙, и следите за тем, чтобы никто не вклинился в очередь,
у вас не получается уделять должного внимание своей даме сердца 😞.

Это "синхронная" работа, вы "синхронизированы" с кассиром/поваром 👨‍🍳. Приходится ждать 🕙 у стойки,
когда кассир/повар 👨‍🍳 закончит делать бургеры 🍔 и вручит вам заказ, иначе его случайно может забрать кто-то другой.

Наконец кассир/повар 👨‍🍳 возвращается с бургерами 🍔 после невыносимо долгого ожидания 🕙 за стойкой.

Вы скорее забираете заказ 🍔 и идёте с возлюбленной 😍 за столик.

Там вы просто едите эти бургеры, и на этом всё 🍔 ⏹.

Вам не особо удалось пообщаться, потому что большую часть времени 🕙 пришлось провести у кассы 😞.

---

В описанном сценарии вы компьютер / программа 🤖 с двумя исполнителями (вы и ваша возлюбленная 😍),
на протяжении долгого времени 🕙 вы оба уделяете всё внимание ⏯ задаче "ждать на кассе".

В этом ресторане быстрого питания 8 исполнителей (кассиров/поваров) 👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳.
Хотя в бургерной конкурентного типа было всего два (один кассир и один повар) 💁 👨‍🍳.

Несмотря на обилие работников, опыт в итоге получился не из лучших 😞.

---

Так бы выглядел аналог истории про бургерную 🍔 в "параллельном" мире.

Вот более реалистичный пример. Представьте себе банк.

До недавних пор в большинстве банков было несколько кассиров 👨‍💼👨‍💼👨‍💼👨‍💼 и длинные очереди 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.

Каждый кассир обслуживал одного клиента, потом следующего 👨‍💼⏯.

Нужно было долгое время 🕙 стоять перед окошком вместе со всеми, иначе пропустишь свою очередь.

Сомневаюсь, что у вас бы возникло желание прийти с возлюбленной 😍 в банк 🏦 оплачивать налоги.

### Выводы о бургерах

В нашей истории про поход в фастфуд за бургерами приходится много ждать 🕙,
поэтому имеет смысл организовать конкурентную систему ⏸🔀⏯.

И то же самое с большинством веб-приложений.

Пользователей очень много, но ваш сервер всё равно вынужден ждать 🕙 запросы по их слабому интернет-соединению. 

Потом снова ждать 🕙, пока вернётся ответ.

<!--https://forum.wordreference.com/threads/%D0%9D%D0%BE-%D0%B5%D1%81%D0%BB%D0%B8.3258695/-->
Это ожидание 🕙 измеряется микросекундами, но если всё сложить, то набегает довольно много времени.

Вот почему есть смысл использовать асинхронное ⏸🔀⏯ программирование при построении веб-API.

Большинство популярных фреймворков (включая Flask и Django) создавались
до появления в Python новых возможностей асинхронного программирования. Поэтому
их можно разворачивать с поддержкой параллельного исполнения или асинхронного
программирования старого типа, которое не настолько эффективно.

При том, что основная спецификация асинхронного взаимодействия Python с веб-сервером
(<a href="https://asgi.readthedocs.io" class="external-link" target="_blank">ASGI</a>)
была разработана командой Django для внедрения поддержки веб-сокетов.

Именно асинхронность сделала NodeJS таким популярным (несмотря на то, что он не параллельный),
и в этом преимущество Go как языка программирования.

И тот же уровень производительности даёт **FastAPI**.

Поскольку можно использовать преимущества параллелизма и асинхронности вместе,
вы получаете производительность лучше, чем у большинства протестированных NodeJS фреймворков
и на уровне с Go, который является компилируемым языком близким к C <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1" class="external-link" target="_blank">(всё благодаря Starlette)</a>.

### Получается, конкурентность лучше параллелизма?

Нет! Мораль истории совсем не в этом.

Конкурентность отличается от параллелизма. Она лучше в **конкретных** случаях, где много времени приходится на ожидание.
Вот почему она зачастую лучше параллелизма при разработке веб-приложений. Но это не значит, что конкурентность лучше в любых сценариях.

Давайте посмотрим с другой стороны, представьте такую картину:

> Вам нужно убраться в большом грязном доме.

*Да, это вся история*.

---

Тут не нужно нигде ждать 🕙, просто есть куча работы в разных частях дома.

Можно организовать очередь как в примере с бургерами, сначала гостиная, потом кухня,
но это ни на что не повлияет, поскольку вы нигде не ждёте 🕙, а просто трёте да моете.

И понадобится одинаковое количество времени с очередью (конкурентностью) и без неё,
и работы будет сделано тоже одинаковое количество.

Однако в случае, если бы вы могли привести 8 бывших кассиров/поваров, а ныне уборщиков 👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳,
и каждый из них (вместе с вами) взялся бы за свой участок дома,
с такой помощью вы бы закончили намного быстрее, делая всю работу **параллельно**.

В описанном сценарии каждый уборщик (включая вас) был бы исполнителем, занятым на своём участке работы.

И поскольку большую часть времени выполнения занимает реальная работа (а не ожидание),
а работу в компьютере делает <abbr title="Центральный процессор (CPU)">ЦП</abbr>,
такие задачи называют <abbr title="CPU bound">ограниченными производительностью процессора</abbr>.

---

Ограничение по процессору проявляется в операциях, где требуется выполнять сложные математические вычисления.

Например:

* Обработка **звука** или **изображений**.
* **Компьютерное зрение**: изображение состоит из миллионов пикселей, в каждом пикселе 3 составляющих цвета,
обработка обычно требует проведения расчётов по всем пикселям сразу.
* **Машинное обучение**: здесь обычно требуется умножение "матриц" и "векторов".
Представьте гигантскую таблицу с числами в Экселе, и все их надо одновременно перемножить.
* **Глубокое обучение**: это область *машинного обучения*, поэтому сюда подходит то же описание.
Просто у вас будет не одна таблица в Экселе, а множество. В ряде случаев используется
специальный процессор для создания и / или использования построенных таким образом моделей.

### Конкурентность + параллелизм: Веб + машинное обучение

**FastAPI** предоставляет возможности конкуретного программирования,
которое очень распространено в веб-разработке (именно этим славится NodeJS).

Кроме того вы сможете использовать все преимущества параллелизма и
<abbr title="multiprocessing">многопроцессорности</abbr> (когда несколько процессов работают параллельно),
если рабочая нагрузка предполагает **ограничение по процессору**,
как, например, в системах машинного обучения. <!--http://new.gramota.ru/spravka/punctum?layout=item&id=58_329-->

Необходимо также отметить, что Python является главным языком в области
<abbr title="наука о данных (data science)">**дата-сайенс**</abbr>,
машинного обучения и, особенно, глубокого обучения. Всё это делает FastAPI
отличным вариантом (среди многих других) для разработки веб-API и приложений
в области дата-сайенс / машинного обучения.

Как добиться такого параллелизма в эксплуатации описано в разделе [Развёртывание](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

## `async` и `await`

В современных версиях Python разработка асинхронного кода реализована очень интуитивно.
Он выглядит как обычный "последовательный" код и самостоятельно выполняет "ожидание", когда это необходимо.

Если некая операция требует ожидания перед тем, как вернуть результат, и
поддерживает современные возможности Python, код можно написать следующим образом:

```Python
burgers = await get_burgers(2)
```

Главное здесь слово `await`. Оно сообщает интерпретатору, что необходимо дождаться ⏸
пока `get_burgers(2)` закончит свои дела 🕙, и только после этого сохранить результат в `burgers`.
Зная это, Python может пока переключиться на выполнение других задач 🔀 ⏯
(например получение следующего запроса).<!--http://new.gramota.ru/spravka/buro/search-answer?s=296614-->

Чтобы ключевое слово `await` сработало, оно должно находиться внутри функции,
которая поддерживает асинхронность. Для этого вам просто нужно объявить её как `async def`:

```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
    # Готовим бургеры по специальному асинхронному рецепту
    return burgers
```

...вместо `def`:

```Python hl_lines="2"
# Это не асинхронный код
def get_sequential_burgers(number: int):
    # Готовим бургеры последовательно по шагам
    return burgers
```

Объявление `async def` указывает интерпретатору, что внутри этой функции
следует ожидать выражений `await`, и что можно поставить выполнение такой функции на "паузу" ⏸ и
переключиться на другие задачи 🔀, с тем чтобы вернуться сюда позже.

Если вы хотите вызвать функцию с `async def`, вам нужно <abbr title="await">"ожидать"</abbr> её.
Поэтому такое не сработает:

```Python
# Это не заработает, поскольку get_burgers объявлена с использованием async def
burgers = get_burgers(2)
```

---

Если сторонняя библиотека требует вызывать её с ключевым словом `await`,
необходимо писать *функции обработки пути* с использованием `async def`, например:

```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
    burgers = await get_burgers(2)
    return burgers
```
 
### Технические подробности

Как вы могли заметить, `await` может применяться только в функциях, объявленных с использованием `async def`.

<!--http://new.gramota.ru/spravka/punctum?layout=item&id=58_128-->
Но выполнение такой функции необходимо "ожидать" с помощью `await`.
Это означает, что её можно вызвать только из другой функции, которая тоже объявлена с `async def`.

Но как же тогда появилась первая <abbr title="или яйцо?🤔">курица</abbr>? В смысле... как нам вызвать первую асинхронную функцию?

При работе с **FastAPI** просто не думайте об этом, потому что "первой" функцией является ваша *функция обработки пути*,
и дальше с этим разберётся FastAPI.

Кроме того, если хотите, вы можете использовать синтаксис `async` / `await` и без FastAPI.

### Пишите свой асинхронный код

Starlette (и **FastAPI**) основаны на <a href="https://anyio.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">AnyIO</a>, что делает их совместимыми как со стандартной библиотекой <a href="https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html" class="external-link" target="_blank">asyncio</a> в Python, так и с <a href="https://trio.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">Trio</a>.<!--http://new.gramota.ru/spravka/buro/search-answer?s=285295-->

В частности, вы можете напрямую использовать <a href="https://anyio.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">AnyIO</a> в тех проектах, где требуется более сложная логика работы с конкурентностью.

Даже если вы не используете FastAPI, вы можете писать асинхронные приложения с помощью <a href="https://anyio.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">AnyIO</a>, чтобы они были максимально совместимыми и получали его преимущества (например *структурную конкурентность*).

### Другие виды асинхронного программирования

Стиль написания кода с `async` и `await` появился в языке Python относительно недавно.

Но он сильно облегчает работу с асинхронным кодом.

Ровно такой же синтаксис (ну или почти такой же) недавно был включён в современные версии JavaScript (в браузере и NodeJS).

До этого поддержка асинхронного кода была реализована намного сложнее, и его было труднее воспринимать.

В предыдущих версиях Python для этого использовались потоки или <a href="https://www.gevent.org/" class="external-link" target="_blank">Gevent</a>. Но такой код намного сложнее понимать, отлаживать и мысленно представлять.

Что касается JavaScript (в браузере и NodeJS), раньше там использовали для этой цели
<abbr title="callback">"обратные вызовы"</abbr>. Что выливалось в
<a href="http://callbackhell.ru/" class="external-link" target="_blank">ад обратных вызовов</a>.

## Сопрограммы

<abbr title="coroutine">**Корути́на**</abbr> (или же сопрограмма) — это крутое словечко для именования той сущности,
которую возвращает функция `async def`. Python знает, что её можно запустить, как и обычную функцию,
но кроме того сопрограмму можно поставить на паузу ⏸ в том месте, где встретится слово `await`.

Всю функциональность асинхронного программирования с использованием `async` и `await`
часто обобщают словом "корутины". Они аналогичны <abbr title="Goroutines">"горутинам"</abbr>, ключевой особенности
языка Go.

## Заключение

В самом начале была такая фраза:

> Современные версии Python поддерживают разработку так называемого
**"асинхронного кода"** посредством написания **"сопрограмм"** с использованием
синтаксиса **`async` и `await`**.

Теперь всё должно звучать понятнее. ✨

На этом основана работа FastAPI (посредством Starlette), и именно это
обеспечивает его высокую производительность.

## Очень технические подробности

!!! warning
    Этот раздел читать не обязательно.

    Здесь приводятся подробности внутреннего устройства **FastAPI**.

    Но если вы обладаете техническими знаниями (корутины, потоки, блокировка и т. д.)
    и вам интересно, как FastAPI обрабатывает `async def` в отличие от обычных `def`,
    читайте дальше.

### Функции обработки пути

Когда вы объявляете *функцию обработки пути* обычным образом с ключевым словом `def`
вместо `async def`, FastAPI ожидает её выполнения, запустив функцию во внешнем
<abbr title="threadpool">пуле потоков</abbr>, а не напрямую (это бы заблокировало сервер).

Если ранее вы использовали другой асинхронный фреймворк, который работает иначе,
и привыкли объявлять простые вычислительные *функции* через `def` ради
незначительного прироста скорости (порядка 100 наносекунд), обратите внимание,
что с **FastAPI** вы получите противоположный эффект. В таком случае больше подходит
`async def`, если только *функция обработки пути* не использует код, приводящий
к блокировке <abbr title="Ввод/вывод: чтение и запись на диск, сетевые соединения.">I/O</abbr>.
<!--Уточнить: Не использовать async def, если код приводит к блокировке IO?-->

<!--http://new.gramota.ru/spravka/punctum?layout=item&id=58_285-->
Но в любом случае велика вероятность, что **FastAPI** [окажется быстрее](/#performance){.internal-link target=_blank}
другого фреймворка (или хотя бы на уровне с ним).

### Зависимости

То же относится к зависимостям. Если это обычная функция `def`, а не `async def`,
она запускается во внешнем пуле потоков.

### Подзависимости

Вы можете объявить множество ссылающихся друг на друга зависимостей и подзависимостей
(в виде параметров при определении функции). Какие-то будут созданы с помощью `async def`,
другие обычным образом через `def`, и такая схема вполне работоспособна. Функции,
объявленные с помощью `def` будут запускаться на внешнем потоке (из пула),
а не с помощью `await`.

### Другие служебные функции

Любые другие служебные функции, которые вы вызываете напрямую, можно объявлять
с использованием `def` или `async def`. FastAPI не будет влиять на то, как вы
их запускаете.

Этим они отличаются от функций, которые FastAPI вызывает самостоятельно:
*функции обработки пути* и зависимости.

Если служебная функция объявлена с помощью `def`, она будет вызвана напрямую
(как вы и написали в коде), а не в отдельном потоке. Если же она объявлена с
помощью `async def`, её вызов должен осуществляться с ожиданием через `await`.

---

<!--http://new.gramota.ru/spravka/buro/search-answer?s=299749-->
Ещё раз повторим, что все эти технические подробности полезны, только если вы специально их искали.

В противном случае просто ознакомьтесь с основными принципами в разделе выше: <a href="#in-a-hurry">Нет времени?</a>.
