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Python内置函数 aiter() 用于获取异步可迭代对象的异步迭代器，是异步编程中的核心工具之一。
1. 基本概念
异步可迭代对象：实现了 __aiter__() 和 __anext__() 方法的对象，支持 async for 循环。
异步迭代器：通过 aiter() 获取的对象，每次调用 anext() 会返回一个 awaitable 对象（通常为协程），解析后得到下一个值或触发终止。
2. 语法与参数
aiter(async_iterable)参数： async_iterable 必须是实现了异步迭代协议的对象（如异步生成器、异步迭代器类）。
返回值：异步迭代器对象，支持 anext() 方法。
3. 使用场景
(1) 手动迭代异步生成器
import asyncioasync def async_generator():for i in range(3):await asyncio.sleep(1)yield iasync def main():# 获取异步迭代器async_iter = aiter(async_generator())# 手动调用 anext()try:print(await anext(async_iter)) # 输出: 0print(await anext(async_iter)) # 输出: 1except StopAsyncIteration:print("迭代结束")asyncio.run(main())输出：
0
1迭代结束
(2) 结合 async for 循环
async def main():async for value in async_generator():print(value) # 自动调用 aiter() 和 anext()4. 自定义异步迭代器
通过实现 __aiter__() 和 __anext__() 方法：
class AsyncCounter:def __init__(self, max_num):self.max = max_numself.current = 0async def __aiter__(self):return selfasync def __anext__(self):if self.current < self.max:await asyncio.sleep(1) # 模拟异步操作self.current += 1return self.currentelse:raise StopAsyncIteration# 使用示例
async def main():async for num in AsyncCounter(3):print(num) # 输出: 1, 2, 3（间隔1秒）5. 注意事项
异步上下文限制
aiter() 和 anext() 必须在 async def 函数或异步上下文中使用，普通同步代码会报错。
与 iter() 的区别
iter() 用于同步可迭代对象， aiter() 专用于异步场景。
anext() 对应 next() ，但需通过 await 解析。
嵌套事件循环问题
在Jupyter Notebook等已运行事件循环的环境中，需使用 nest_asyncio 库：
6. 常见错误
TypeError: 'aiter' object is not iterable原因：未使用 async for 或未正确调用 anext() 。StopAsyncIteration未被捕获需在 try-except 块中处理迭代终止。总结
aiter() 是异步编程中迭代异步数据流的核心工具，与 anext() 配合使用可实现非阻塞的逐项处理。其设计优化了I/O密集型任务的效率，适用于网络请求、文件流处理等场景。实际开发中建议优先使用 async for 简化代码逻辑 。