Python 'AsyncIterable[T]`和'Iterable[Waitiable[T]]]之间的区别是什么？

执行以下两个功能：

import asyncio

def a():
    for index in range(2):
        # Capture `index` as `local_index` in case awaiting is postponed.
        async def next_index(local_index=index):
            # Simulate network request.
            await asyncio.sleep(0)

            return local_index

        yield next_index()

async def b():
    for index in range(2):
        # Simulate network request.
        await asyncio.sleep(0)

        yield index

a

返回一个

Iterable[waitiable[int]]

b

返回一个

异步可编[int]

。两种方法的迭代都可以这样做：

async def main():
    for index in a():
        print(await index)

    async for index in b():
        print(index)

asyncio.run(main())

输出：

0
1
0
1

上面示例中的关键是，我能够在没有外部

async

的情况下生成

Awaitable

s，因为内部函数是

async

在功能方面，

AsyncIterable[T]

是否有什么比

Iterable[waitiable[T]]

更好的地方

我还有一个非常相关的问题。发件人：

异步迭代器对象必须实现anext方法 （或者，如果使用CPython C API定义，则tp_作为\u async.am\u下一个插槽） 返回一个等待的消息

由于不需要外部

异步

来生成

可等待的
s，那么
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

---

这可能是我遗漏了一些东西的地方，但从我目前的理解来看，异步协议和

StopAsyncIteration

似乎可以使用同步协议和

StopIteration

（当然不那么简洁）来模仿它们。

您遗漏的一个大问题是如何处理循环结束

异步迭代器的

\uuuu anext\uuuu

返回一个可等待的值，该值可以挂起、使用值提升

StopIteration

以生成下一个元素，或者提升

StopAsyncIteration

以发出循环结束的信号。（政治公众人物说“要停止迭代，必须引发StopAsyncIteration异常。”，但StopAsyncIteration异常实际上是在等待可等待的对象时发生的，而不是在调用

\UuAsyncIteration\UuncE>时同步发生的。）

相反，如果您尝试使用可等待的元素使常规iterable，那么迭代器的
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
需要启动
停止迭代来结束循环

这意味着，
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu>在知道是否会有另一个元素之前不能返回<代码>\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu下一步\uuuuuuuu
是同步的，所以当它计算出这一点时，控件不能返回到事件循环。这意味着当所有其他工作暂停时，您可能会浪费大量时间同步等待网络流量或其他信息

您可以通过更多的手动处理来解决这个问题，但这在两端都会变得非常棘手，尤其是迭代器端，您需要某种类似于StopAsyncIteration的方法来消除“下一个元素”与“循环完成”之间的歧义