异步的语境管理器：async with

语境管理器中对协程的支持非常方便。这是有意义的，因为许多情况需要在定义良好的范围内打开和关闭网络资源(比如连接)。

理解async with的关键是认识到语境管理器的操作是由方法调用驱动的，然后考虑:如果这些方法是协程函数会怎样?实际上，这正是它的工作方式，如示例3-20所示。

示例3-20 异步的语境管理器

class Connection:    def __init__(self, host, port):        self.host = host        self.port = port    async def __aenter__(self):          self.conn = await get_conn(self.host, self.port)        return conn    async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):          await self.conn.close()    async with Connection('localhost', 9001) as conn:        <do stuff with conn>

注意：只有你在程序中使用了asyncio才需要使用异步的语境管理器，这并不意味着你的所有语境管理器都必须像异步这么用。它们只有在你需要await进入和退出方法时才有用。如果没有阻塞的I/O代码，就使用常规的语境管理器就可以了。

但是，我不太喜欢使用这种显式风格的语境管理器，因为在标准库的contextlib模块中有一个很棒的@contextmanager装饰器。正如你可能猜到的，异步版本的@asynccontextmanager装饰器也有，它使创建简单的异步语境管理器变得更加容易。

contextlib实现方式

这种方法类似于contextlib标准库中的@contextmanager装饰器。例3-21首先介绍了阻塞方式。

示例3-21 阻塞方式

from contextlib import contextmanager@contextmanager  def web_page(url):    data = download_webpage(url)      yield data    update_stats(url)  with web_page('google.com') as data:      process(data)

示例3-22是完全相同的示例，但使用了Python 3.7中引入的新的异步感知helper。

示例3-22 非阻塞方式

from contextlib import asynccontextmanager@asynccontextmanager  async def web_page(url):      data = await download_webpage(url)      yield data      await update_stats(url)  async with web_page('google.com') as data:      process(data)

希望这个例子展示了新的@asynccontextmanager与原来的@contextmanager装饰器完全类似。

在编号3和5中，我说过有必要修改一些函数来返回协程；它们是download_webpage()和update_stats()。当然一般情况下这并不是那么容易做到的，因为需要在socket级别添加异步支持。前面示例的重点只是展示新的@asynccontextmanager装饰器，而不是展示如何将阻塞函数转换为非阻塞函数。更常见的情况是，你想在程序中使用一个阻塞函数，但无法修改该函数中的代码。

这种情况一般会发生在使用第三方库中，一个很好的例子就是requests库，这个库从头到尾都是使用阻塞调用。如果你不能修改正在调用的代码，还有另一种方法。这是一个很方便的方法，可以向你展示如何使用单独的executor来完成这一任务，如示例3-23所示。

示例3-23 非阻塞方式，并且把阻塞函数放到单独的执行器中

from contextlib import asynccontextmanager@asynccontextmanagerasync def web_page(url):      loop = asyncio.get_event_loop()    data = await loop.run_in_executor(        None, download_webpage, url)      yield data    await loop.run_in_executor(None, update_stats, url) async with web_page('google.com') as data:    process(data)

很可能在许多基于异步的代码库中会大量使用异步语境管理器，所以很深刻地了解它们是非常重要的。你可以在官方文档中

了解更多关于这个新的@asynccontextmanager装饰器的信息。

异步迭代器：async for

接下来是for循环的异步版本。如果你首先认识到普通迭代(就像许多其他语言特性一样)是通过使用特殊方法实现的，通过名称中的双下划线即可识别，那么就很容易理解它是如何工作的。作为参考，示例3-24展示了如何通过__iter__() 和__next__()方法定义标准(非异步)迭代器。

示例3-24 传统的非异步迭代器

>>> class A:  ...     def __iter__(self):     ...         self.x = 0    ...         return self    ...     def __next__(self):    ...         if self.x > 2:  ...             raise StopIteration    ...         else:  ...             self.x += 1  ...             return self.x    >>> for i in A():  ...     print(i)  1  2  3

现在你会问：如果你把__next__()特殊方法声明为一个async def协程函数会发生什么?这将允许它等待某种I/O限制的操作——这几乎就是async for工作的方式，除了一些关于命名的小细节。PEP 492中的规范表明，要在异步迭代器上使用async for，异步迭代器本身需要做以下几件事：

你必须实现def __aiter__()方法的定义。（注意：不是使用async def！）__aiter__()必须返回一个实现async def __anext__()的对象。__anext__()必须为每次迭代返回一个值，并在完成时引发StopAsyncIteration。

让我们快速了解一下它是如何工作的。假设我们在Redis数据库中有一串键，我们想要遍历它们的数据，但我们只能根据需要获取数据。它的异步迭代器可能类似于示例3-25所示。

示例3-25 从Redis获取数据的异步迭代器

import asynciofrom aioredis import create_redisasync def main():      redis = await create_redis(('localhost', 6379))      keys = ['Americas', 'Africa', 'Europe', 'Asia']      async for value in OneAtATime(redis, keys):          await do_something_with(value)  class OneAtATime:    def __init__(self, redis, keys):          self.redis = redis        self.keys = keys    def __aiter__(self):          self.ikeys = iter(self.keys)        return self    async def __anext__(self):          try:            k = next(self.ikeys)          except StopIteration:              raise StopAsyncIteration        value = await redis.get(k)          return valueasyncio.run(main())

希望这个例子说得够清晰：async for提供了保持简单便利地操作for循环的能力，即使在迭代本身执行I/O操作的数据上进行迭代也是如此。这样做的好处是，你可以用一个循环处理大量的数据，因为你必须以很小的批次处理每个数据块。

更简单的带有异步生成器的代码

异步生成器是包含yield关键字的Async def函数。异步生成器会让代码更简单。

但是，如果你有把生成器当作协程使用的经验，例如使用Twisted框架或Tornado框架，甚至有使用Python 3.4的asyncio中的yield from的经验，那么它们的概念可能会令人困惑。因此，在我们继续以下的内容之前，你最好能说服自己：

协程和生成器是完全不同的概念。异步生成器的行为很像普通生成器对于处理可迭代对象，使用\mintinline{python}{async for}用于遍历异步生成器，而不是普通的\mintinline{python}{for}用于遍历普通生成器。

如果我们使用异步生成器的话，那么上一节中用于演示与Redis交互的异步迭代器的示例会简单得多，如示例3-26所示。

示例3-26 更简单的使用异步生成器从Redis获取数据

import asynciofrom aioredis import create_redisasync def main():      redis = await create_redis(('localhost', 6379))    keys = ['Americas', 'Africa', 'Europe', 'Asia']    async for value in one_at_a_time(redis, keys):          await do_something_with(value)async def one_at_a_time(redis, keys):      for k in keys:        value = await redis.get(k)          yield value  asyncio.run(main())

如果你不常接触这些，它可能看起来很复杂，但我建议你自己在几个玩具示例中尝试一下。很快就会觉得很自然。异步生成器很可能在基于asyncio的代码库中变得流行，因为它们带来了与普通生成器相同的好处：使代码更短、更简单。

异步的解析表达式

既然我们已经看到了Python如何支持异步迭代，那么下一个自然要问的问题就是它是否也适用于列表解析——答案是肯定的。PEP 530中引入了这种支持，我建议你自己看看PEP；它很简短而且很易读懂。示例3-27展示了典型的异步解析表达式是如何布局的。

示例3-27 更简单的使用异步生成器从Redis获取数据

>>> import asyncio>>>>>> async def doubler(n):...     for i in range(n):...         yield i, i * 2  ...         await asyncio.sleep(0.1)  ...>>> async def main():...     result = [x async for x in doubler(3)]  ...     print(result)...     result = {x: y async for x, y in doubler(3)}  ...     print(result)...     result = {x async for x in doubler(3)}  ...     print(result)...>>> asyncio.run(main())[(0, 0), (1, 2), (2, 4)]{0: 0, 1: 2, 2: 4}{(2, 4), (1, 2), (0, 0)}

你也可以在解析表达式中使用await，如PEP 530所述。这不足为奇；await coro是一个正常的表达式，可以在你期望的大多数地方使用。

是async for使解析表达式成为一个异步的解析表达式的，而不是因为await的存在才变成异步的解析表达式的。要正确在解析表达式中使用await，只需要在协程函数体中使用它。在同一个列表推导式中使用await和async for实际上是结合了两个独立的概念，但我们还是会在示例 3-28中这样做，以确保你熟悉async语言语法。

示例 3-28 把await和async for一起使用

>>> import asyncio>>>>>> async def f(x):  ...   await asyncio.sleep(0.1)...   return x + 100...>>> async def factory(n):  ...   for x in range(n):...     await asyncio.sleep(0.1)...     yield f, x  ...>>> async def main():...   results = [await f(x) async for f, x in factory(3)]  ...   print('results = ', results)...>>> asyncio.run(main())results =  [100, 101, 102]

前几节完成了asyncio的最基本要素：协程，事件循环，Task和Future。现在要说一下同样常用的异步语境管理器，async with, async for和解析表达式等