まずは"asyncio"を使った処理を考えていきます。Colabを使って実行していこうと思って少しコードを試したときに、エラーが出た時の対処法です。

を参考に

import nest_asyncio

nest_asyncio.apply()

を付け加えればうまくエラーなしで実行されるようになります。

参考

　juputerで動かすときの注意点：Colabでも上記の対応以外にこの方法が使えます

"asyncio"の使い所

その他、上記サイトでは具体的な使い方として以下紹介されています。

まず基本的なところですが

import asyncio

async def main():
  print('Hello ...')
  await asyncio.sleep(1)
  print('... World!')

asyncio.run(main())

を実行すると'Hello ...'が出てきて1秒後に'... World!'が出てきます。

で1秒間待ってから次が実行されます。

他の機能として、sleep、gather、create_task / Task、Task.result、Task.done、TaskGroup、Lock、Semaphore、Event、Queue、PriorityQueue
などサンプルコードをあげて紹介されています。

次にこちらのサイトのコードを使わせていただきColabで実行してみてasyncioの効果を測定します。
まず"requests"を利用してやってみます。

import requests
import time
import pandas as pd

result = []

def get_poke(id):
    r = requests.get(f'https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/{id}')
    result.append([r.json()['id'], r.json()['name']])
    
def main():
    start = time.time() 
    for poke_id in range(1,152):
        get_poke(poke_id)
    end = time.time()
    print(f"processing time:{end-start}") #処理時間を測定する
    
main()
print(pd.DataFrame(result,columns=['id','name']).sort_values('id').reset_index(drop=True))
asyncioの効果を測定

実行すると

processing time:25.087804317474365
      id        name
0      1   bulbasaur
1      2     ivysaur
2      3    venusaur
3      4  charmander
4      5  charmeleon
..   ...         ...
146  147     dratini
147  148   dragonair
148  149   dragonite
149  150      mewtwo
150  151         mew

[151 rows x 2 columns]

25秒かかっていることがわかります。

次にasyncio：並行処理でやってみます。

これを実行する前にasyncio版のrequestsである"httpx"を

 !pip install httpx

とインストールして以下実行します。

import httpx #asyncio版のrequests
import time
import asyncio
import pandas as pd

result = []

async def get_poke(id):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        r = await client.get(f'https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/{id}')
        result.append([r.json()['id'], r.json()['name']])

#コルーチン
async def main():
    start = time.time() 
    tasks = []
    #タスクを設定する(151匹分)
    for poke_id in range(1,152):
        tasks.append(get_poke(poke_id))
    #タスク実行
    await asyncio.gather(*tasks)
    end = time.time()
    print(f"processing time:{end-start}") #処理時間を測定する
    
asyncio.run(main()) #イベントループ作成
print(pd.DataFrame(result,columns=['id','name']).sort_values('id').reset_index(drop=True))

を実行すると

processing time:17.935431003570557
      id        name
0      1   bulbasaur
1      2     ivysaur
2      3    venusaur
3      4  charmander
4      5  charmeleon
..   ...         ...
146  147     dratini
147  148   dragonair
148  149   dragonite
149  150      mewtwo
150  151         mew

[151 rows x 2 columns]

17秒となりました。参考サイトでは3秒となっていましたがColabの環境では少し時間がかかるようですが、asyncioを使うことで短縮できました。