Python asyncio 异步生成器
1. 引言
在 Python 中，协程是一种轻量级的并发编程方式，它可以在一个线程中实现异步操作。Python 3.5 之后，引入了 asyncio 模块，提供了一种基于协程的异步编程框架。
本文将介绍 asyncio 中的一个重要概念——异步生成器，以及如何使用它来处理异步任务。我们将从基本概念开始，逐步深入，带你探索异步生成器的魅力。
2. 异步生成器的基本概念
异步生成器是一种特殊类型的生成器，它可以在执行过程中暂停，并返回一个 Future 对象作为结果。Future 对象可以在后续的代码中被等待，以获取生成器生成的下一个结果。这种机制使得异步生成器能够在异步任务中处理大量的数据流，而无需等待全部结果返回。
在 Python 3.6 之前，我们使用 yield from 关键字来定义异步生成器。但是在 Python 3.6 及以后的版本中，我们可以使用新的关键字 async 和 await 来更方便地编写异步代码。
3. 编写异步生成器
下面我们来看一个简单的示例，展示如何使用异步生成器来生成一个斐波那契数列。
import asyncio
async def fibonacci():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
async def main():
async for num in fibonacci():
if num > 1000:
break
print(num)
asyncio.run(main())
在上面的代码中，我们定义了一个名为 fibonacci 的异步生成器。在生成器内部，我们使用无限循环来生成斐波那契数列。yield a 语句暂停生成器的执行，并返回当前的斐波那契数。然后我们通过 a, b = b, a + b 更新 a 和 b 的值。
在主函数 main 中，我们使用 async for 循环来迭代 fibonacci 生成的数列。当数值大于 1000 时，我们使用 break 关键字跳出循环。最后，我们使用 asyncio.run 函数来运行 main 函数。
4. 使用异步生成器处理异步任务
在实际应用中，我们经常需要处理大量的异步任务，而异步生成器可以帮助我们高效地处理这些任务。下面我们通过一个示例来演示如何使用异步生成器来处理异步任务。
import asyncio
async def fetch(url):
# 省略网络请求的具体代码
await asyncio.sleep(1)
return f"Response from {url}"
async def fetch_urls(urls):
for url in urls:
yield await fetch(url)
async def main():
urls = [
"
"
"
]
async for response in fetch_urls(urls):
print(response)
asyncio.run(main())
在上面的代码中，我们定义了一个名为 fetch 的异步函数，用于模拟网络请求。我们使用 await asyncio.sleep(1) 来模拟网络请求的延迟，并返回一个包含请求结果的字符串。
然后，我们定义了一个名为 fetch_urls 的异步生成器。在生成器内部，我们使用 yield await fetch(url) 语句来暂停生成器的执行，并等待 fetch 函数返回结果。
在主函数 main 中，我们定义了一组待请求的 URL 列表，并通过 async for 循环来迭代 fetch_urls 生成的结果。最后，我们使用 asyncio.run 函数来运行 main 函数。
5. 序列图
下面是一个使用 mermaid 语法绘制的序列图，展示了异步生成器的执行过程。
sequenceDiagram
participant Caller
participant Generator
participant Future
Caller->>Generator: 调用生成器
Generator-->>Caller: 返回 Future 对象
Caller->>Future: 等待结果
