用于组合异步迭代器的映射、过滤器和迭代工具

Question

Python 是否支持异步迭代器上的函数式操作？我知道我可以使用map、filter 和itertools 来懒惰地转换和使用来自普通生成器的数据：

from itertools import accumulate, takewhile

def generator():
    a, b = 1, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

# create another iterator, no computation is started yet:
another_iterator = takewhile(lambda x: x < 100, accumulate(generator()))
# start consuming data:
print(list(another_iterator))
# [1, 2, 4, 7, 12, 20, 33, 54, 88]

现在，Python 3.6 的异步生成器/迭代器不支持同样的事情，因为它们当然没有实现正常的迭代器协议：

async def agenerator():
    a, b = 1, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

accumulate(agenerator())

TypeError: 'async_generator' 对象不可迭代

是否有某种异步映射或异步迭代工具来实现 Python 3.6/3.7 中类似的惰性行为？

Answer 1

我看到的最完整的 itertools 异步版本是 aiostream 模块。您的示例将是：

import asyncio
from aiostream.stream import takewhile, accumulate, list as alist


async def agenerator():
    a, b = 1, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b


async def main():
    another_iterator = takewhile(
        accumulate(agenerator()),
        lambda x: x < 100, 
    )

    res = await alist(another_iterator)

    print(res)


loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
loop.close()