async for 仅适用于i/o密集型流式场景，如数据库游标、消息队列、流式下载；须配合真正异步的__aiter__和__anext__实现，禁用于内存迭代或伪异步；并发处理需限流，避免任务堆积；注意python版本与库兼容性。
async for 用在哪些地方才不白写
异步迭代器不是为了炫技，只在真正需要「边拉数据边处理」且 I/O 占主导的场景里才有意义。比如从数据库游标逐行读大结果集、消费消息队列（Kafka / Redis Stream）、流式下载文件并实时解压——这些操作本身耗时、不可跳过，又不能等全部加载完再处理。
常见错误是把纯内存循环（如 range(1000)）包进 async for：它不会变快，反而因协程调度开销更慢；或者误以为加了 async 就自动并发，其实 async for 是串行的，除非你显式并发启动多个任务。
- 必须配合实现了
__aiter__和__anext__的对象，比如aiofiles的文件句柄、aiomysql.Cursor、asyncpg.SaConnection - 不能用在普通生成器或列表上；
async for x in [1,2,3]:直接报TypeError: 'list' object is not an async iterator - 如果底层 I/O 没有真正异步（比如用
threading模拟的“假异步”），那整个链路还是阻塞的
怎么写一个靠谱的异步迭代器
自己实现 __aiter__ 和 __anext__ 很容易漏掉边界逻辑。最稳妥的方式是用 async def __aiter__(self) 返回 self，再在 __anext__ 里做实际的 await 工作，并手动抛出 StopAsyncIteration。
别直接在 __aiter__ 里 await 初始化动作——这会导致 async for 启动前就卡住；初始化应放在 __anext__ 首次调用时，或提前在构造函数里完成。
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__anext__必须返回一个 awaitable，不能直接 return 值；也不能忘了raise StopAsyncIteration结束信号 - 如果迭代过程中可能抛异常（如网络断开），要确保异常能透出，不要静默吞掉；否则
async for会卡死或无限重试 - 示例片段：
async def __anext__(self): if self._done: raise StopAsyncIteration try: data = await self._fetch_one() if not data: self._done = True raise StopAsyncIteration return data except ConnectionError: raise
和普通 for、asyncio.gather 混用时的坑
很多人想“一边异步迭代，一边并发处理每项”，于是写出 async for item in it: await asyncio.create_task(handle(item)) ——这其实没并发，只是不断新建 task 而不 await 它们，最后可能堆积成千上万个 pending task，OOM 或被 event loop 拖垮。
真要并发处理，得控制并发数：asyncio.Semaphore 或用 asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True) 批量提交，但注意：后者要求你先把所有待处理项攒出来，违背了流式迭代的初衷。
- 别在
async for循环体里无节制地create_task；要用asyncio.Semaphore(5)限流 -
gather适合已知长度、可批量获取的场景（如并发请求 10 个 URL），不适合无限流或大结果集 - 混合使用时，记得处理
return_exceptions=True下的异常：isinstance(x, Exception)判断，而不是直接print(x)
async for 在不同 Python 版本里的行为差异
Python 3.5 引入 async for，但直到 3.7 才默认启用 asyncio.run()，而 3.8 开始 asyncio.create_task() 成为推荐方式。低版本下容易踩兼容性雷。
最隐蔽的问题是：某些第三方库（尤其老版本 aiohttp 或 aiomysql）在 3.6 下返回的异步迭代器，可能在 3.9+ 因 event loop 策略变更而提前关闭连接，报 RuntimeError: socket is closed。
- 检查库文档是否明确支持你用的 Python 版本；优先选标注了
py37+或py38+的版本 - 避免在
__aexit__未执行完时就退出 event loop；用asyncio.run(main())而非手动loop.run_until_complete() - 如果遇到
DeprecationWarning: There is no current event loop，说明你在非 async 上下文里用了 async 迭代器，比如在普通函数里直接写async for
