深入理解Python异步生成器（小白也能掌握的async for与yield用法）

基本语法对比

普通生成器：

def simple_generator():    for i in range(3):        yield i# 使用for value in simple_generator():    print(value)

异步生成器：

import asyncioasync def async_generator():    for i in range(3):        await asyncio.sleep(0.1)  # 模拟异步操作        yield i# 使用async def main():    async for value in async_generator():        print(value)asyncio.run(main())

注意：必须使用 async for 来遍历异步生成器，不能用普通的 for 循环。

为什么需要异步生成器？

假设你正在从多个网页抓取数据。如果用同步方式，每个请求都要等前一个完成才能开始，效率极低。而使用Python异步生成器，你可以在等待某个请求完成的同时，发起其他请求，极大提升性能。

import asyncioimport aiohttpasync def fetch_urls(urls):    async with aiohttp.ClientSession() as session:        for url in urls:            async with session.get(url) as response:                html = await response.text()                yield html  # 异步生成网页内容async def main():    urls = [        'https://httpbin.org/delay/1',        'https://httpbin.org/delay/1',        'https://httpbin.org/delay/1'    ]    async for page in fetch_urls(urls):        print("页面长度:", len(page))asyncio.run(main())

在这个例子中，fetch_urls 是一个异步生成器，它逐个获取网页内容并 yield 出来。虽然代码看起来是顺序执行，但由于使用了 await，底层事件循环会自动调度其他任务，实现并发效果。

常见误区与注意事项

• ❌ 不能在普通函数中使用 async for —— 必须在 async def 函数内。
• ❌ 异步生成器不能被 next() 调用 —— 必须用 async for 或手动调用 __anext__()（不推荐）。
• ✅ 异步生成器支持 async with 上下文管理（如果需要资源清理）。
• ✅ 可以使用 return 提前结束生成器，但不会返回值（Python规定生成器的 return 值会被忽略）。

进阶：嵌套异步生成器

你可以将多个异步生成器组合使用。例如，一个生成器负责读取文件行，另一个负责处理每行数据：

async def read_lines(filename):    with open(filename, 'r') as f:        for line in f:            await asyncio.sleep(0.01)  # 模拟 I/O 延迟            yield line.strip()async def process_lines(filename):    async for line in read_lines(filename):        if line:            yield line.upper()async def main():    async for processed in process_lines('data.txt'):        print(processed)asyncio.run(main())

总结

通过本教程，你应该已经掌握了 Python异步生成器 的核心概念和使用方法。记住三个关键点：

1. 用 async def 定义函数；
2. 在函数体内使用 yield 返回值；
3. 用 async for 遍历结果。

异步生成器是构建高性能、可读性强的异步程序的重要工具。无论你是开发Web爬虫、API服务还是数据管道，掌握 async for 和 yield from（注：在异步上下文中通常直接用 yield 而非 yield from）的配合使用，都能让你的代码更优雅高效。

提示：Python 3.6+ 才支持异步生成器。确保你的环境版本符合要求。