Python 为什么我要在“@asyncio.coroutine”上使用“async def”？

Python3.5使用新的函数定义语法大大扩展了对异步编程的支持。而异步函数以前只是“具有优势的生成器”：

它们现在有自己的特殊声明语法和特殊行为，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

这是而不是关于这些类型之间的功能或实际差异的问题，在中进行了讨论

我的问题是：我为什么要使用

async def

？与

@asyncio.coroutine

相比，它似乎没有提供任何额外的好处，但却带来了额外的成本

中断向后兼容性（Python 3.5代码与

async def

甚至不会在旧版本中解析，尽管这可能是一个特性，而不是一个bug）和

似乎在如何调用函数方面提供了较少的灵活性

---

一个可能的答案是：

其优点是，通过本机支持，还可以引入其他语法来支持异步上下文管理器和迭代器。进入和退出一个上下文管理器，或者循环遍历一个迭代器，可能会成为您的共同例程中的更多点，表明其他代码可以运行，因为有东西再次等待

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事实上，新的

async with

和

async for

语法实现了这一点，它不能像装饰过的生成器那样用“附加”解决方案轻松实现。

我删除了

syntax

标记，并添加了

python

标记。通常，您应该将python标记添加到所有python问题中，因为大多数人都会跟踪它。

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