async def 中含 yield 即为异步生成器（async_generator），非协程，须用 async for 消费，不可 await、list() 或 next()；yield 不挂起，await 才挂起；不支持同步迭代，且不可重用。
async def 里用 yield 就是异步生成器，不是协程
Python 中 async def 函数返回协程对象，但只要里面用了 yield，它就变成异步生成器（async generator），类型是 async_generator，不是 coroutine。这点容易混淆——很多人以为加了 async 就一定得 await，但异步生成器本身不能直接 await，得用 async for 驱动。
- 错误写法：
await async_gen()→ 报TypeError: object async_generator can't be used in 'await' expression - 正确写法：
async for x in async_gen(): ... - 异步生成器函数调用后立即返回一个
async_generator对象，不执行任何逻辑，和普通生成器一样“惰性”
async for 是唯一合法的消费方式，别想用 list() 或 next()
async for 是语言层面对异步生成器的专用语法糖，底层调用的是 __aiter__() 和 __anext__()。你没法像同步生成器那样用 list(gen)、next(gen) 或手动调 gen.send()，所有这些都会失败。
-
list(async_gen())→TypeError: 'async_generator' object is not iterable -
next(async_gen())→TypeError: 'async_generator' object is not an iterator - 想转成列表？必须显式收集：
items = [item async for item in async_gen()] - 注意：
async for会自动处理StopAsyncIteration，不用 try/except
yield 和 await 可以混用，但 yield 不挂起，await 才挂起
在异步生成器内部，yield 本身不触发暂停，它只是把值交出去并让出控制权；真正可能挂起的是 await 表达式（比如 await asyncio.sleep(1)）。每次 async for 拿到一个值后，函数从上次 yield 处继续往下跑，直到下一个 yield 或函数结束。
- 常见误判：以为
yield x会等 IO，其实不会；IO 挂起靠的是await - 典型场景：边请求 API 边 yield 解析结果：
data = await fetch(); yield parse(data) - 参数差异：异步生成器函数可以接收普通参数或
**kwargs，但不能带return value（只能return，且无值） - 性能提示：频繁
yield小数据 + 高频await可能放大事件循环调度开销，不如批量攒一批再 yield
异步生成器不能被同步代码消费，兼容性边界很硬
异步生成器对象没有 __iter__ 或 __next__，所以任何期望同步迭代的上下文（比如普通 for、itertools.chain、pandas 的 concat）都完全无法接入。这不是设计缺陷，而是明确的语义隔离——它只属于 async 上下文。
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- 错误尝试：
for x in async_gen(): ...→TypeError: 'async_generator' object is not iterable - 没捷径：不能用
asyncio.run()包一层来“转成同步”，因为async for必须在协程函数内 - 如果要桥接，只能在外层协程里收集成列表，再传给同步代码：
sync_list = await collect_async_gen() - 容易忽略的一点：异步生成器一旦被
async for消费过一次，就不可重用，和普通生成器一样
