15 只生成器与迭代器之异步生成器的初步探索

在上一篇文章中，我们深入探讨了生成器与迭代器的基本概念及其使用迭代器协议的方式，而今天我们将进一步扩展这个主题，着重于一种更为强大的生成器类型——异步生成器。异步生成器使得我们能够在处理I/O操作时写出更加高效的代码，尤其在面临大量等待操作（如网络请求和文件读取）的场景下，能够充分利用async/await语法进行异步编程。

什么是异步生成器？

在Python中，异步生成器是通过在生成器函数中结合async和yield关键字来创建的。这种生成器不仅可以生成值，还能够在执行时进行await等待，从而支持异步操作。

使用异步生成器的主要优点在于它们可以在处理多任务时避免阻塞，允许程序在处理任务的同时，执行其他的操作。这对于高并发的网络应用来说尤其重要。

创建异步生成器

要定义一个异步生成器，可以使用async def关键字来定义一个异步函数，并在函数体内使用yield来返回值。下面是一个简单的异步生成器示例：

import asyncio

async def async_generator():
    for i in range(5):
        await asyncio.sleep(1)  # 模拟I/O操作
        yield i

async def main():
    async for value in async_generator():
        print(value)

asyncio.run(main())

在这个示例中，async_generator是一个异步生成器，它在每次生成一个值之前都等待1秒钟。main函数使用async for循环来异步地迭代异步生成器的生成值。

使用异步生成器的场景

异步生成器的使用场合非常适合于需要长时间等待的操作，比如异步读取文件内容、网络请求等。下面是一个使用异步生成器进行异步网络请求的示例。我们将使用aiohttp库来演示：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def async_url_generator(urls):
    for url in urls:
        data = await fetch(url)
        yield data

async def main():
    urls = [
        'https://www.example.com',
        'https://www.python.org',
        'https://www.asyncio.org'
    ]
    
    async for data in async_url_generator(urls):
        print(f"Received data: {len(data)} characters")

asyncio.run(main())

在这个示例中，async_url_generator是一个异步生成器，它会发送异步GET请求，并返回每个响应的内容长度。利用async for遍历异步生成器，输出每个 URL 返回的数据长度。

总结

异步生成器是Python在处理异步编程中的一个强大特性，它结合了生成器的灵活性与异步编程的效率。在前面的内容中，我们从迭代器协议过渡到了异步生成器，为后面的并发编程引入了基础概念。了解异步生成器的工作原理，有助于我们在多线程与多进程的并发编程中更加灵活地处理任务。

在下一篇文章中，我们将深入探讨并发编程的两种常用模型——多线程与多进程，并学习如何使用它们来优化我们的Python代码性能。在那里，我们将结合异步编程的知识，进一步提高我们的编程能力与效率。

希望这篇文章能够帮助你更好地理解异步生成器的使用，期待在下一篇文章中与各位继续探讨！