python async with和async for的使用

网上asyncwith和asyncfor的中文资料比较少，我把PEP492中的官方陈述翻译一下。异步上下文管理

网上async with和async for的中文资料比较少，我把PEP 492中的官方陈述翻译一下。

异步上下文管理器”async with”

异步上下文管理器指的是在enter和exit方法处能够暂停执行的上下文管理器。

为了实现这样的功能，需要加入两个新的方法：__aenter__ 和__aexit__。这两个方法都要返回一个 awaitable类型的值。

异步上下文管理器的一种使用方法是:

class AsyncContextManager:
 async def __aenter__(self):
 await log('entering context')

 async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
 await log('exiting context')

新语法

异步上下文管理器使用一种新的语法:

async with EXPR as VAR:
 BLOCK

这段代码在语义上等同于：

mgr = (EXPR)
aexit = type(mgr).__aexit__
aenter = type(mgr).__aenter__(mgr)
exc = True

VAR = await aenter
try:
 BLOCK
except:
 if not await aexit(mgr, *sys.exc_info()):
 raise
else:
 await aexit(mgr, None, None, None)

和常规的with表达式一样，可以在一个async with表达式中指定多个上下文管理器。

如果向async with表达式传入的上下文管理器中没有__aenter__ 和__aexit__方法，这将引起一个错误 。如果在async def函数外面使用async with，将引起一个SyntaxError（语法错误）。

例子

使用async with能够很容易地实现一个数据库事务管理器。

async def commit(session, data):
 ...

 async with session.transaction():
 ...
 await session.update(data)
 ...

需要使用锁的代码也很简单：

async with lock:
 ...

而不是:

with (yield from lock):
 ...

异步迭代器 “async for”

一个异步可迭代对象（asynchronous iterable）能够在迭代过程中调用异步代码，而异步迭代器就是能够在next方法中调用异步代码。为了支持异步迭代：

1、一个对象必须实现__aiter__方法，该方法返回一个异步迭代器（asynchronous iterator）对象。 2、一个异步迭代器对象必须实现__anext__方法，该方法返回一个awaitable类型的值。 3、为了停止迭代，__anext__必须抛出一个StopAsyncIteration异常。

异步迭代的一个例子如下:

class AsyncIterable:
 def __aiter__(self):
 return self

 async def __anext__(self):
 data = await self.fetch_data()
 if data:
 return data
 else:
 raise StopAsyncIteration

 async def fetch_data(self):
 ...

新语法

通过异步迭代器实现的一个新的迭代语法如下：

async for TARGET in ITER:
 BLOCK
else:
 BLOCK2

这在语义上等同于:

iter = (ITER)
iter = type(iter).__aiter__(iter)
running = True
while running:
 try:
 TARGET = await type(iter).__anext__(iter)
 except StopAsyncIteration:
 running = False
 else:
 BLOCK
else:
 BLOCK2

把一个没有__aiter__方法的迭代对象传递给 async for将引起TypeError。如果在async def函数外面使用async with，将引起一个SyntaxError（语法错误）。

和常规的for表达式一样， async for也有一个可选的else 分句。.

例子1

使用异步迭代器能够在迭代过程中异步地缓存数据：

async for data in cursor:
 ...

这里的cursor是一个异步迭代器，能够从一个数据库中每经过N次迭代预取N行数据。

下面的语法展示了这种新的异步迭代协议的用法：

class Cursor:
 def __init__(self):
 self.buffer = collections.deque()

 async def _prefetch(self):
 ...

 def __aiter__(self):
 return self

 async def __anext__(self):
 if not self.buffer:
 self.buffer = await self._prefetch()
 if not self.buffer:
 raise StopAsyncIteration
 return self.buffer.popleft()

接下来这个Cursor 类可以这样使用：

async for row in Cursor():
 print(row)
which would be equivalent to the following code:

i = Cursor().__aiter__()
while True:
 try:
 row = await i.__anext__()
 except StopAsyncIteration:
 break
 else:
 print(row)

例子2

下面的代码可以将常规的迭代对象变成异步迭代对象。尽管这不是一个非常有用的东西，但这段代码说明了常规迭代器和异步迭代器之间的关系。

class AsyncIteratorWrapper:
 def __init__(self, obj):
 self._it = iter(obj)

 def __aiter__(self):
 return self

 async def __anext__(self):
 try:
 value = next(self._it)
 except StopIteration:
 raise StopAsyncIteration
 return value

async for letter in AsyncIteratorWrapper("abc"):
 print(letter)

为什么要抛出StopAsyncIteration?

协程（Coroutines）内部仍然是基于生成器的。因此在PEP 479之前，下面两种写法没有本质的区别：

def g1():
 yield from fut
 return 'spam'

和

def g2():
 yield from fut
 raise StopIteration('spam')

自从 PEP 479 得到接受并成为协程 的默认实现，下面这个例子将StopIteration包装成一个RuntimeError。

async def a1():
 await fut
 raise StopIteration('spam') 

告知外围代码迭代已经结束的唯一方法就是抛出StopIteration。因此加入了一个新的异常类StopAsyncIteration。

由PEP 479的规定 , 所有协程中抛出的StopIteration异常都被包装在RuntimeError中。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。