Python secara konsisten menduduki puncak tangga bahasa pemrograman paling populer di dunia. Alasannya jelas: sintaksisnya yang bersih dan mudah dibaca, ekosistem library-nya yang kaya, serta komunitasnya yang besar dan suportif. Mulai dari pengembangan web, analisis data, machine learning, hingga otomatisasi, Python seolah menjadi pisau Swiss Army bagi para developer. Namun, di tengah semua pujian itu, ada satu kritik yang terus menghantui: “Python itu lambat.”
Keluhan ini sering kali muncul ketika aplikasi mulai menangani beban kerja yang tinggi, terutama yang berkaitan dengan banyak koneksi jaringan atau permintaan data secara bersamaan. Aplikasi yang tadinya berjalan lancar mendadak menjadi lemot, responsifitas menurun, dan pengguna pun mulai mengeluh. Tapi, apakah benar Python memang ditakdirkan untuk menjadi lambat? Jawabannya tidak sesederhana itu. Sering kali, masalahnya bukan pada kecepatan eksekusi murni Python, melainkan pada cara Python menangani proses tunggu. Di sinilah asynchronous programming dan sebuah library bernama aiohttp masuk sebagai pahlawan, siap mengubah aplikasi yang lemot menjadi secepat kilat.
Baca juga: Metode Agile: Bikin Proyek Software Selesai Jauh Lebih Cepat
Penyebab Utama: Kenapa Python Bisa Terasa Lambat?
Sebelum masuk ke solusi, kita perlu memahami akar masalahnya. Ada dua faktor utama yang membuat Python bisa terasa lambat, terutama dalam aplikasi berbasis jaringan.
1. Global Interpreter Lock (GIL)
Ini adalah biang keladi yang paling sering disebut. GIL adalah sebuah mekanisme dalam implementasi standar Python (CPython) yang hanya mengizinkan satu thread untuk mengeksekusi bytecode Python pada satu waktu. Bayangkan Anda punya sebuah bengkel dengan banyak montir (inti prosesor), tapi hanya ada satu set kunci Inggris utama (GIL). Meskipun ada banyak montir yang siap bekerja, mereka harus bergantian menggunakan kunci Inggris itu. Akibatnya, pekerjaan perbaikan mesin yang rumit (tugas CPU-bound) tidak bisa dipercepat meskipun Anda punya banyak montir. Inilah mengapa multithreading di Python tidak efektif untuk mempercepat kalkulasi berat.
2. Sifat Blocking I/O (Input/Output)
Inilah masalah yang lebih relevan untuk aplikasi web dan jaringan. Secara default, operasi I/O di Python bersifat blocking atau sinkron. Artinya, ketika program Anda perlu melakukan sesuatu yang melibatkan “menunggu”—seperti meminta data dari database, memanggil API eksternal, atau membaca file dari disk—ia akan berhenti total dan menunggu sampai operasi itu selesai sebelum melanjutkan ke baris kode berikutnya.
Bayangkan seorang barista di kedai kopi. Jika dia bekerja secara sinkron, dia akan mengambil pesanan pelanggan pertama, membuat kopinya, menunggunya selesai, menyerahkannya, baru kemudian mengambil pesanan pelanggan kedua. Jika membuat satu kopi butuh 3 menit, maka 10 pelanggan akan butuh 30 menit. Sangat tidak efisien, bukan? Sebagian besar waktu barista hanya dihabiskan untuk menunggu mesin kopi selesai bekerja. Inilah yang terjadi pada aplikasi Python Anda; ia menghabiskan banyak waktu hanya untuk “melamun” menunggu respons dari jaringan.
Asynchronous Programming: Jurus Jitu Melawan Lemot
Untuk mengatasi sifat blocking I/O, Python memperkenalkan paradigma asynchronous programming (pemrograman asinkron) melalui library asyncio. Konsepnya sederhana: jangan menunggu, kerjakan yang lain selagi bisa.
Kembali ke analogi barista tadi. Barista yang asinkron akan bekerja seperti ini: dia mengambil pesanan pelanggan pertama dan menyalakan mesin kopi. Sambil menunggu mesin bekerja, dia langsung mengambil pesanan pelanggan kedua dan mulai menyiapkan susunya. Kemudian, dia mengambil pesanan pelanggan ketiga. Ketika mesin kopi untuk pelanggan pertama selesai, dia akan berhenti sejenak untuk menyerahkan kopi itu, lalu melanjutkan pekerjaannya yang lain. Dengan cara ini, dia bisa melayani banyak pelanggan secara bersamaan dalam rentang waktu yang sama. Dia tidak pernah benar-benar diam menunggu.
Di Python, ini diimplementasikan dengan kata kunci async dan await.
async def: Menandai sebuah fungsi sebagai coroutine, yaitu fungsi yang bisa dijeda dan dilanjutkan nanti.await: Memberi tahu Python, “Hei, operasi ini butuh waktu menunggu. Silakan jeda fungsi ini dan kerjakan tugas lain yang sudah siap. Nanti kalau sudah selesai, baru kembali lagi ke sini.”
Semua tugas yang “dijeda” ini diatur oleh sebuah manajer yang disebut Event Loop. Event loop inilah yang secara cerdas menentukan tugas mana yang harus dijalankan saat ada waktu luang, menciptakan ilusi bahwa semuanya berjalan secara bersamaan.
Mengenal aiohttp: Pahlawan Asynchronous di Dunia Web
Memahami asyncio adalah langkah pertama, tetapi untuk aplikasi web, kita butuh alat yang lebih spesifik. Di sinilah aiohttp bersinar. aiohttp adalah framework dan library klien/server HTTP yang dibangun di atas asyncio. Ia dirancang dari awal untuk menjadi asinkron, menjadikannya alat yang sangat kuat untuk mengatasi masalah blocking I/O.
aiohttp bisa berperan sebagai dua hal:
1. Sebagai HTTP Client
Misalkan aplikasi Anda perlu mengambil data dari 100 API yang berbeda. Jika menggunakan library sinkron seperti requests dalam satu perulangan, program akan memanggil API pertama, menunggu responsnya, baru memanggil API kedua, dan seterusnya. Jika setiap panggilan butuh 1 detik, total waktu yang dibutuhkan adalah 100 detik.
Dengan aiohttp, Anda bisa mengirim semua 100 permintaan itu hampir secara bersamaan. Program tidak akan menunggu satu per satu. Ia akan menunggu semua respons datang secara paralel. Waktu total yang dibutuhkan mungkin hanya sedikit lebih lama dari waktu respons API yang paling lambat, mungkin hanya 2-3 detik, bukan 100 detik! Ini sangat berguna untuk aplikasi yang melakukan web scraping atau berinteraksi dengan banyak microservice.
2. Sebagai HTTP Server
Saat membangun aplikasi web atau API, aiohttp memungkinkan server Anda menangani ribuan koneksi secara bersamaan dengan sangat efisien. Ketika satu permintaan masuk dan perlu mengambil data dari database (sebuah operasi I/O yang menunggu), server aiohttp tidak akan diam. Ia akan langsung menangani permintaan lain yang masuk. Ketika data dari database sudah siap untuk permintaan pertama, event loop akan melanjutkannya kembali. Hasilnya, server Anda bisa melayani lebih banyak pengguna secara simultan tanpa menjadi lemot.
Kapan Sebaiknya Menggunakan aiohttp?
Meskipun sangat kuat, aiohttp bukanlah solusi untuk semua masalah. Ia paling bersinar pada kasus-kasus yang didominasi oleh operasi I/O-bound.
Gunakan aiohttp jika aplikasi Anda:
- Banyak berinteraksi dengan API eksternal, database, atau layanan jaringan lainnya.
- Perlu melakukan web scraping data dari banyak halaman secara efisien.
- Berfungsi sebagai API gateway yang meneruskan permintaan ke berbagai microservice.
- Membutuhkan koneksi real-time seperti WebSockets untuk aplikasi chat atau notifikasi langsung.
- Diharapkan dapat melayani ribuan koneksi pengguna secara bersamaan.
Hindari aiohttp (atau jangan jadikan solusi utama) jika aplikasi Anda:
- Didominasi oleh tugas CPU-bound, seperti pemrosesan gambar, kalkulasi matematika yang berat, atau training model machine learning. Untuk kasus ini, gunakan library seperti
multiprocessingatau beralih ke bahasa yang lebih cepat seperti C++ atau Rust untuk bagian komputasinya.
Singkatnya, Python tidaklah lambat secara inheren. Ia hanya menggunakan pendekatan yang berbeda. Dengan memahami kapan harus menggunakan model sinkron dan kapan harus beralih ke model asinkron dengan aiohttp, Anda bisa membangun aplikasi Python yang tidak hanya mudah dikembangkan tetapi juga sangat cepat dan responsif. Jadi, lain kali aplikasi Anda terasa lemot karena terlalu banyak menunggu, ingatlah si barista asinkron dan berikan aiohttp kesempatan untuk unjuk gigi.
Penulis: Indra Irawan
