异步生成器通过async def定义并结合yield和await实现异步迭代，可在i/o等待时释放控制权以提升并发性能；1. 异步生成器与普通生成器的区别在于前者支持await，能处理异步操作且需用async for迭代；2. 异常处理可通过在生成器内部或async for外部使用try…except实现；3. 适用于i/o密集型场景如网络请求、数据库流式读取和日志处理；4. 可用于分页加载数据，通过循环调用异步分页函数逐页获取并yield数据，避免内存过载，提高响应速度。
python函数可以使用生成器函数来实现异步迭代，这是一种高效且优雅的方式来处理异步数据流。通过
async def
定义异步生成器，可以暂停和恢复执行，从而在等待I/O操作完成时释放控制权，提高程序的并发性能。
解决方案：
要用生成器函数实现异步迭代，需要结合
async
和
yield
关键字。首先，使用
async def
定义一个异步生成器函数。在这个函数内部，可以使用
await
关键字来等待异步操作完成，然后使用
yield
关键字产生一个值。调用这个异步生成器函数会返回一个异步生成器对象，可以使用
async for
循环来迭代这个对象。
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import asyncio async def async_generator_function(data): """ 一个异步生成器函数，模拟异步数据流。 """ for item in data: await asyncio.sleep(1) # 模拟I/O操作 yield item async def main(): """ 主函数，使用async for循环迭代异步生成器。 """ data = [1, 2, 3, 4, 5] async for item in async_generator_function(data): print(f"处理: {item}") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
这段代码展示了如何创建一个简单的异步生成器，它模拟了一个异步数据流，并在每次产生一个值之前等待1秒。
async for
循环负责异步地迭代生成器，并在每次迭代时打印出当前处理的元素。
异步生成器和普通生成器有什么区别？
异步生成器和普通生成器的主要区别在于它们处理异步操作的方式。普通生成器使用
yield
来产生值，而异步生成器使用
async def
定义，并且可以使用
await
来等待异步操作完成。这意味着异步生成器可以在等待I/O操作时暂停执行，从而避免阻塞事件循环。此外，异步生成器只能在
async
函数中使用
async for
循环进行迭代。
如何处理异步生成器中的异常？
处理异步生成器中的异常与处理普通生成器中的异常类似，可以使用
try...except
块。可以将
async for
循环放在
try
块中，然后在
except
块中捕获异常。另外，也可以在异步生成器函数内部处理异常，例如在等待异步操作时捕获异常，并根据需要进行重试或记录错误。
import asyncio async def async_generator_with_error(): """ 一个异步生成器函数，模拟可能发生异常的异步数据流。 """ for i in range(3): try: await asyncio.sleep(1) if i == 1: raise ValueError("模拟异常") yield i except ValueError as e: print(f"生成器内部捕获异常: {e}") yield None # 或者抛出异常，取决于你的需求 async def main_with_error_handling(): """ 主函数，使用try...except块处理异步生成器中的异常。 """ try: async for item in async_generator_with_error(): print(f"处理: {item}") except ValueError as e: print(f"主函数捕获异常: {e}") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main_with_error_handling())
这个例子展示了两种处理异步生成器中异常的方式：在生成器内部处理和在
async for
循环外部处理。选择哪种方式取决于你的具体需求和错误处理策略。
异步生成器在哪些场景下比较有用？
异步生成器在处理I/O密集型任务时非常有用，例如从网络读取数据、访问数据库或处理文件。在这些场景下，使用异步生成器可以避免阻塞事件循环，从而提高程序的并发性能。例如，可以使用异步生成器来处理大型日志文件，从数据库中流式读取数据，或者从API端点分页获取数据。
另一个有用的场景是构建异步数据管道。可以使用多个异步生成器来组成一个数据管道，每个生成器负责一个特定的数据处理步骤。例如，一个生成器可以从网络读取数据，另一个生成器可以对数据进行解析和转换，最后一个生成器可以将数据写入数据库。
如何使用异步生成器实现分页加载数据？
分页加载数据是一种常见的优化技术，可以避免一次性加载大量数据，从而提高程序的性能和响应速度。可以使用异步生成器来实现分页加载数据，每次只从数据源获取一页数据，然后将这一页数据产生出来。
import asyncio async def fetch_data_page(page_number, page_size): """ 模拟从数据源获取一页数据。 """ await asyncio.sleep(0.5) # 模拟网络延迟 # 假设数据源是一个列表 data = [f"数据 {i}" for i in range((page_number - 1) * page_size, page_number * page_size)] return data async def async_data_generator(page_size=10): """ 一个异步生成器函数，用于分页加载数据。 """ page_number = 1 while True: data = await fetch_data_page(page_number, page_size) if not data: break # 没有更多数据了 for item in data: yield item page_number += 1 async def main_pagination(): """ 主函数，使用async for循环迭代异步生成器，实现分页加载数据。 """ async for item in async_data_generator(page_size=5): print(f"处理: {item}") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main_pagination())
这个例子展示了如何使用异步生成器来实现分页加载数据。
fetch_data_page
函数模拟从数据源获取一页数据，
async_data_generator
函数是一个异步生成器，它不断地从数据源获取数据，直到没有更多数据为止。
async for
循环负责迭代异步生成器，并在每次迭代时打印出当前处理的元素。通过调整
page_size
参数，可以控制每次加载的数据量。
