В чём принципиальное отличие psycopg2 от asyncpg при работе с PostgreSQL из Python?

Короткий ответ

psycopg2 — синхронный драйвер, каждый вызов блокирует текущий поток/процесс до получения ответа от БД, а asyncpg — асинхронный драйвер, работающий через event loop asyncio и позволяющий не блокировать поток на время ожидания ответа от сети/БД.

Как это работает подробнее

psycopg2 выполняет сетевой I/O синхронно, поэтому внутри асинхронного приложения (например, FastAPI с async def) вызов psycopg2 заблокирует весь event loop, если не выполнить его в отдельном потоке. asyncpg встраивается в event loop через await, уступая управление другим задачам на время ожидания сети.

Пример кода

example.pyКопировать

import asyncio
import asyncpg
async def get_user(email: str):
    conn = await asyncpg.connect("postgresql://user:pass@localhost/db")
    try:
        row = await conn.fetchrow("SELECT id, name FROM users WHERE email = $1", email)
        return dict(row) if row else None
    finally:
        await conn.close()
# asyncio.run(get_user("alice@example.com")) — вызов не блокирует другие корутины на время ожидания БД

Что использовать на практике

• Практика. Для асинхронных фреймворков (FastAPI, aiohttp) выбирают asyncpg или async-обёртки SQLAlchemy/Django ORM; для классических WSGI-приложений (Flask, обычный Django) psycopg2 остаётся стандартным выбором.

Подводные камни

• Ошибка. Вызывают синхронный psycopg2 напрямую внутри async def обработчика без выноса в threadpool, убирая выигрыш от асинхронности — один медленный запрос блокирует event loop для всех остальных.