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1，coroutine容易与正常的generators弄混
2，一个function是否为coroutine由函数体内是否有yield 或者yield from 决定，这不科学。
3，如果在语法上允许yield的地方才能进行异步调用，那诸如with和for语句中都不能执行异步了。
咋解决呢，把coroutine当成一个native的Python语言特性，与generator完全独立。
Native coroutines及其新的语法使得在异步条件下定义context manager(上下文管理器)和iteration protocols（迭代器协议）成为可能（也就是with和for了）。
通过 async with语句可以使得Python程序在进入和退出runtime context(运行时上下文)时,执行异步调用；
通过 async for 语句使得可以在迭代器中执行异步调用。（老外真是的，老是 make it possible）.
假定你已经知道：
* Python中coroutines的实现。 implementation of coroutines in Python ( PEP 342 and PEP 380 ).
* 一些要被改变的语法来自asyncio框架和"Cofunctions"提议（已经悲剧了）。Motivation for the syntax changes proposed here comes from the asyncio framework ( PEP 3156 ) and the "Cofunctions" proposal ( PEP 3152 , now rejected in favor of this specification).
async def read_data(db): pass
native couroutines的关键特性：
* 使用async def定义的函数总是native coroutine，无论其中是否有await表达式。
* async函数中不允许有yield和yield from，将抛出SyntaxErro异常。
* 在内部呢，引入了两个新的code object flags.
-- CO_COROUTINE用于标记native corroutine（也就是通过async def 定义的）
-- CO_ITERABLE_COROUTINE 用于的基于 生成器的coroutine与native coroutines兼容。
所有的coroutine对象都有CO_GENERATOR标准。
* generator返回generator object， coroutines 返回 coroutine object
* 没有被await on的coroutine在gc时会抛出RuntimeWarning 。
await表达式用于获取一个coroutine的执行结果。
async def read_data(db): data = await db.fetch(‘SELECT ...‘) ...
await，与yield from类似（译注；其实知道的真是不多），将阻塞read_data的执行，直到db.fetch这一awaitable的完成并返回数据。
awaitable（注：主要这个awaitable是名词，不是形容词）可以是：
1， 从一个native coroutine函数返回的native coroutine object.
2, 以types.coroutine 装饰的(decorated) 生成器函数返回的generator-based coroutine object。
3，一个对象，该对象的__await__方法返回一个迭代器。
如果__await__返回的不是iterator，则抛出TypeError。
4，CPython的C API定义 tp_as_async->am_await函数。
如果await出现在async def函数以外，则抛出Syntax Error；
将awaitable对象以外的任何东西传递给await表达式都会抛出TypeError。
。。。。。。。。。
...忽略严格的语法定义部分...
。。。。。。。。
await表达式的优先级高于**，低于切片[]、函数调用()和attribute reference(属性引用，如x.attribute）,
asynchronous context manager(异步上下文管理器)是能够在enter和exit方法中阻塞（当前coroutine）执行的上下文管理器。又增加了两个魔力函数：__aenter__ 和__aexit__ ，两个函数都必须返回一个awaitable对象。
举个例子：
class AsyncContextManager: async def __aenter__(self): await log(‘entering context‘) async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb): await log(‘exiting context‘)
提出针对异步上下文管理器的新语法定义：
async with EXPR as VAR: BLOCK
在语法上等价于:
mgr = (EXPR) aexit = type(mgr).__aexit__ aenter = type(mgr).__aenter__(mgr) exc = True VAR = await aenter try: BLOCK except: if not await aexit(mgr, *sys.exc_info()): raise else: await aexit(mgr, None, None, None)
和通常的with语句一样，可以在一个await with语句中指定多个上下文管理器。
使用异步上下文管理器可以很容易的实现用于数据库事务管理器的coroutine.
With asynchronous context managers it is easy to implement proper database transaction managers for coroutines:
async def commit(session, data): ... async with session.transaction(): ... await session.update(data) ...
需要加锁的代码变得更加清晰：Code that needs locking also looks lighter:
async with lock: ...
instead of:
with (yield from lock): ...
asynchronous iterable能够在其iter实现中调用异步代码，并且能够在其next方法中调用异步代码。
* 必须实现__aiter__方法，该方法返回一个awaitable,并且该awaitable的结果必须 是一个asynchronous iterator object。An object must implement an __aiter__ method returning an awaitable resulting in an asynchronous iterator object .
* asynchronous iterator object必须实现 __anext__ 成员函数，该成员函数返回 awaitable对象 ；
* 为停止迭代，__anext__必须抛出StopAsyncIteration 异常。
举个例子：
class AsyncIterable: async def __aiter__(self): return self async def __anext__(self): data = await self.fetch_data() if data: return data else: raise StopAsyncIteration async def fetch_data(self): ...
A new statement for iterating through asynchronous iterators is proposed:
async for TARGET in ITER: BLOCK else: BLOCK2
等价于：
iter = (ITER) iter = await type(iter).__aiter__(iter) running = True while running: try: TARGET = await type(iter).__anext__(iter) except StopAsyncIteration: running = False else: BLOCK else: BLOCK2
如果用于async for的迭代器没有__aiter__ 成员函数，将抛出TypeError；
如果在async def函数以外使用async for将抛出SyntaxError错误。
如同通常的 for语句，async for也有可选的else子句。
Python 3.5的async和await特性(PEP492翻译)
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原文地址：http://my.oschina.net/cppblog/blog/469926
