python - 为什么我要使用 `async def` 而不是 `@asyncio.coroutine`？

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“有好处的生成器”:

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
    """

它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使用:

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

这不是关于这些类型之间的功能或实际差异的问题 -- 在 this StackOverflow answer 中讨论。 .

我的问题是:为什么我要使用 async def？与 @asyncio.coroutine 相比，它似乎没有提供额外的好处，但会增加额外的成本

1. 打破了向后兼容性(带有 async def 的 Python 3.5 代码在旧版本中甚至不会解析，尽管这可以说是一个功能而不是错误)和
2. 似乎在如何调用函数方面提供了较少的灵 active 。

Answer 1

Martijn Pieters 给出了一个可能的答案:

The advantages are that with native support, you can also introduce additional syntax to support asynchronous context managers and iterators. Entering and exiting a context manager, or looping over an iterator then can become more points in your co-routine that signal that other code can run instead because something is waiting again

这实际上已经通过新的 async with 和 async for 语法实现了，这不能像装饰的“附加”解决方案那样容易地实现发电机。