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🗒️Python asyncio高性能异步编程3—异步迭代器
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2024-8-28
2024-8-28
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异步迭代器

asyncio 异步迭代器概述

在 Python 中，迭代器是一种允许你遍历集合（如列表、元组等）元素的对象。普通的迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法来工作。而 异步迭代器 则允许你在异步编程中使用 await 关键字来处理每个元素。
异步迭代器的主要目的是在异步代码中异步地获取数据，而不阻塞事件循环。这对于处理需要等待的 I/O 操作（如网络请求、文件读取等）特别有用。

异步迭代器的实现

要实现一个异步迭代器，需要定义以下两个方法：
  • __aiter__(): 返回一个异步迭代器对象，通常是 self。
  • __anext__(): 返回一个 awaitable 对象，当调用 await 时，它会返回下一个值，或者在没有更多值时抛出 StopAsyncIteration 异常。

简单的异步迭代器示例

我们来看一个简单的例子，使用异步迭代器来生成一些异步获取的数据。

代码解析

  1. AsyncCounter 类:
      • 这是一个简单的异步计数器，从 start 计数到 end。
      • __aiter__() 方法返回 self，因为它自身就是一个异步迭代器。
      • __anext__() 方法中：
        • 如果计数器的当前值大于或等于 end，则抛出 StopAsyncIteration 以停止迭代。
        • 否则，计数器增加，并通过 await asyncio.sleep(1) 模拟异步操作，返回当前计数。
  1. main 函数:
      • 使用 async for 循环异步地迭代 AsyncCounter 对象，从而每秒输出一个数字，直到计数结束。
 
这段代码中，async for 循环和 async def 函数的组合可能会让人感到困惑，特别是对于刚接触异步编程的人。让我们逐步拆解这段代码，理解为什么需要这样的写法。

代码回顾

1. 为什么使用 async def 函数

async def 用于定义一个异步函数，这种函数在调用时会返回一个协程对象，必须使用 await 或者在事件循环中运行。main 函数被定义为 async，表示它是一个异步函数，必须在事件循环中运行。

2. 为什么使用 async for

async for 用于异步迭代一个异步迭代器或异步生成器中的数据。
  • 普通的 for 循环 用于同步迭代器或生成器。
  • async for 循环 专门用于异步迭代器或异步生成器。
在这个例子中，AsyncCounter(1, 5) 是一个异步迭代器。异步迭代器的 __anext__ 方法是异步的，也就是说，它可能需要一些时间来生成或获取下一个值（例如，它可能会等待某些异步操作完成）。因此，你不能直接使用普通的 for 循环，而是需要用 async for 循环来处理这种异步迭代。

3. 异步迭代器 AsyncCounter

假设 AsyncCounter 类是这样定义的：
  • __aiter__ 方法 返回异步迭代器自身。
  • __anext__ 方法 异步地返回下一个值，如果达到结束条件，则抛出 StopAsyncIteration 来终止迭代。
因为 __anext__ 方法是异步的（async def），它的调用需要使用 await。async for 循环在内部会自动处理 await 操作，以便每次调用 __anext__ 时能够正确处理异步结果。

总结

  • async def main()：定义了一个异步函数 main，它需要在事件循环中运行。
  • async for 循环：用于异步迭代 AsyncCounter 这个异步迭代器，它的每次迭代可能涉及到等待异步操作的完成（比如 await asyncio.sleep(1)）。
  • 两者的结合：main 是异步的，允许在事件循环中运行，而 async for 则确保能够正确处理异步迭代器的异步结果。
这并不是“异步再异步一次”，而是为了在异步函数中正确地处理和控制异步迭代器而使用的组合方式。每一部分都是必要的，以便让异步编程顺利进行。
 
 
 
__aiter__ 和 __anext__ 方法是 Python 3 中专门为异步迭代器定义的魔术方法（也称为“特殊方法”）。它们在 Python 的异步编程模型中扮演着重要角色。

1. __aiter__ 方法

  • 定义: __aiter__ 是异步迭代器的初始化方法，类似于普通迭代器的 __iter__ 方法。
  • 作用: 当你使用 async for 循环开始迭代一个对象时，Python 会首先调用这个对象的 __aiter__ 方法，以获取一个异步迭代器。
示例:
在这个例子中，当 async for 循环开始时，Python 会调用 AsyncCounter 对象的 __aiter__ 方法，返回一个异步迭代器。通常，__aiter__ 方法会返回 self，因为这个类本身就是一个异步迭代器。

2. __anext__ 方法

  • 定义: __anext__ 是异步迭代器的下一个方法，类似于普通迭代器的 __next__ 方法。
  • 作用: __anext__ 方法负责生成迭代中的下一个值。因为这是异步迭代器，所以它是一个异步方法，返回一个可等待对象（通常是下一个值）。
示例:
在这个例子中，当 async for 迭代器请求下一个值时，Python 会调用 AsyncCounter 对象的 __anext__ 方法：
  • 如果还有数据要迭代，__anext__ 会返回下一个值。
  • 如果没有更多的数据，__anext__ 会抛出 StopAsyncIteration 异常，终止迭代。
  • 因为 __anext__ 是一个异步方法，它可能包含异步操作，比如 await asyncio.sleep(1)。

3. 如何使用

在使用 async for 循环时，Python 会自动调用 __aiter__ 和 __anext__ 方法，这样你就可以异步迭代数据，而不需要自己直接调用这些方法。
完整示例:

总结

  • __aiter__: 用于返回异步迭代器本身。
  • __anext__: 用于异步生成下一个迭代值，如果没有更多的值，则抛出 StopAsyncIteration 终止迭代。
这些方法是 Python 3.5 引入异步特性时定义的，是 Python 异步编程模型的一部分，帮助开发者轻松实现和使用异步迭代器。
 

异步生成器示例

除了异步迭代器，Python 还支持异步生成器。异步生成器结合了异步迭代器和生成器的功能，可以用 yield 生成值，同时异步等待下一个值的生成。

代码解析

  1. async_generator 函数:
      • 这是一个简单的异步生成器，它每次等待 1 秒钟，然后生成一个数字。
      • 生成器通过 yield 关键字生成值，并在每次生成时暂停，等待下一个值生成。
  1. main 函数:
      • 使用 async for 循环异步地遍历生成器，并逐一输出生成的值。

总结

  • 异步迭代器：使用 __aiter__() 和 __anext__() 方法，允许你在异步环境中逐步获取数据，而不阻塞事件循环。
  • 异步生成器：结合了生成器和异步编程的优点，可以使用 yield 生成值，同时可以在生成下一个值之前执行异步等待操作。
这两个工具在处理异步流数据、处理大量 I/O 操作时特别有用。它们使得异步编程中的数据处理更加灵活和高效。
 
 
 

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