Question

Python 3.5使用新的函数定义语法极大地扩展了对异步编程的支持。而异步函数以前只是＆＃34;生成器带有好处＆＃34;：

def generate_numbers():
    """
    Generator function that lazily returns 1 - 100
    """
    for i in range 100:
        yield i

generate_async = asyncio.coroutine(generate_numbers)
generate_async.__doc__ = """
    Coroutine that lazily returns 1 - 100
    This can be used interchangeably as a generator or a coroutine
    """

他们现在有自己的特殊声明语法和特殊行为，它们不再像通常的生成器函数那样可用：

aysnc def generate_async_native():
    """
    A coroutine that returns 1 - 100
    This CANNOT be used as a generator, and can ONLY be executed by running it from an event loop
    """
    for i in range(100):
        await i

这是不关于这些类型之间功能或实际差异的问题 - 在this StackOverflow answer中讨论过。

我的问题是：为什么我要使用async def？似乎它没有提供超过@asyncio.coroutine的额外好处，但是因此增加了成本

打破向后兼容性（Python 3.5代码与async def 在旧版本中甚至解析，虽然这可以说是一个功能，而不是一个bug）和
似乎在如何调用函数方面提供的灵活性较低。

Answer 1

Martijn Pieters给出了一个可能的答案：

优点是，通过本机支持，您还可以引入其他语法来支持异步上下文管理器和迭代器。进入和退出上下文管理器，或循环遍历迭代器，然后可以在您的协同例程中成为更多的点，表明其他代码可以运行而不是因为某些事情再次等待

事实上，这已经取得了新的async with和async for语法的实现，而这种语法无法通过＆＃34;大键盘来实现。像装饰发电机一样的解决方案。

为什么我要在`@asyncio.coroutine`上使用`async def`？

1 个答案: