Generator函数凭借暂停与恢复执行的特性,在异步流控制中仍具优势:1. 通过yield实现可中断流程,支持动态决策;2. 结合Promise可构建灵活的异步调度器,实现按需加载与任务队列;3. 天然集成迭代器协议,便于构建惰性求值的数据流管道;4. 适合实现协程与状态机,如表单提交、游戏事件等状态驱动场景。尽管async/await更普及,Generator在需精细控制异步流程时依然不可替代。

Generator 函数在处理异步流时,虽然已被 async/await 进一步简化,但在某些场景下仍具备独特优势。它通过 函数暂停与恢复执行 的能力,为异步流程控制提供了更细粒度的操作方式。
Generator 函数使用 * 定义,并通过 yield 暂停执行。这使得开发者可以在异步操作发起后暂停函数,等待结果返回再继续,实现类似“手动协程”的控制逻辑。
这种机制允许你在每次 yield 后决定下一步行为,比如根据前一个异步结果动态选择下一个请求,或插入额外的条件判断和日志输出。
你可以将 Generator 与 Promise 结合,构建自定义的异步调度器。例如:
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相比一次性注册回调或 await 链式调用,Generator 能让控制权在函数内外自由流转。
Generator 是原生可迭代对象,可以轻松用于构建异步数据流管道。配合 for...of 或手动调用 next(),能逐个消费异步结果。
结合 yield*,还能嵌套多个 Generator,组合复杂的数据源。例如从多个 API 接口依次拉取数据并合并输出,整个过程保持惰性求值,节省资源。
由于 Generator 每次 yield 都保留了执行上下文,适合实现状态驱动的异步逻辑。比如:
每个 yield 对应一个状态节点,外部通过 next(data) 注入响应,形成清晰的状态迁移路径。
基本上就这些。尽管现代开发中 async/await 更常用,但 Generator 提供的**执行暂停、外部控制、惰性求值**等特性,在需要精细操控异步流程的场景中依然有价值。
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