Python并发库aiochan的使用体验与改进建议

我最近也深度用了一阵aiochan，这个库确实挺有意思的。它把Go的channel概念移植到Python asyncio里，用起来有种在写Go的感觉。核心就两个东西：Chan（通道）和go（协程启动器）。

先说好的体验：

1. API设计干净：Chan()创建通道，ch.send()发数据，ch.receive()收数据，select()处理多通道，和Go几乎一样。对于熟悉Go的人来说几乎没有学习成本。
2. select机制好用：这是aiochan最大的亮点。在asyncio里处理多个异步源很麻烦，aiochan的select()让这变得简单：

import asyncio
import aiochan as ac

async def producer(ch, name, delay):
    for i in range(3):
        await asyncio.sleep(delay)
        await ch.send(f'{name}-{i}')

async def main():
    ch1, ch2 = ac.Chan(), ac.Chan()
    
    async with ac.select() as s:
        # 启动两个生产者
        ac.go(producer(ch1, 'A', 0.1))
        ac.go(producer(ch2, 'B', 0.2))
        
        # 用select等待任意通道有数据
        for _ in range(6):
            result = await s.case(ch1, lambda v: f'from ch1: {v}').case(ch2, lambda v: f'from ch2: {v}')
            print(result)

asyncio.run(main())

1. 缓冲通道实用：Chan(capacity=5)创建缓冲通道，能解耦生产消费速度。

但有几个痛点：

1. 性能开销：每个消息都要经过channel对象调度，比直接asyncio.Queue慢不少。我测过简单场景大概有20-30%的额外开销。
2. 错误处理有点怪：通道关闭后继续send会抛ChannelClosed，但错误传播机制和asyncio原生任务不太一样，有时候得手动处理。
3. 和现有生态整合需要适配：很多asyncio库返回的是Future或直接awaitable，要转成channel得包一层。

改进建议：

• 加个性能模式开关，减少一些检查来提升速度
• 提供更简单的asyncio互转工具，比如queue_to_channel这样的helper
• 文档里多加点实际复杂场景的例子，比如超时控制、错误传播

总的来说，aiochan适合那些喜欢Go风格并发模型的人，或者项目里需要复杂多路复用场景。但如果只是简单的生产者消费者，直接用asyncio.Queue可能更直接。

一句话建议：喜欢Go风格channel就用，否则asyncio原生工具可能更简单。