Add async/asyncio support
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 25/100
Piste de recherche
Commencez par cartographier les points d’entrée existants de l’API Connection, Cursor.execute(), fetchall() et BLOB afin de comprendre la surface synchrone. Examinez comment ces appels sont utilisés dans le pilote actuel et définissez ce que l’interface asynchrone de première classe doit couvrir. Le travail est terminé lorsque les appelants Python asynchrones peuvent utiliser des équivalents awaitable sans bloquer le thread appelant.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Summary
crate-python is entirely synchronous. Every call to Connection, Cursor.execute(), fetchall(), and the BLOB API blocks the calling thread. This makes the driver unusable in modern async Python stacks like FastAPI route handlers, Django async views, Starlette/Litestar, asyncio-based ETL pipelines, and LangChain/LlamaIndex tool integrations that all expect await-able database calls.
This issue tracks the design and implementation of a first-class async interface for crate-python.
Motivation
New support would increase use in:
- AI/ML backends: FastAPI services that call both a vector store and CrateDB in the same request handler
- Real-time dashboards: async WebSocket handlers that need concurrent DB queries
- High-throughput ingest: asyncio pipelines where thread-per-connection doesn't scale
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 85
- Forks
- 35
- Merge moyen
- 2 j 13 h
- PR mergées (30 j)
- 2
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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