首先，我们需要了解协程和生成器的概念。协程指的是用户态的线程，由程序员控制，可以根据实际需求进行协作式多任务处理；而生成器是一种特殊的函数，可以将函数的执行过程分解成多段，每次返回一个值，调用方可以恢复函数执行过程，并传入新的值。
在 Python 中，我们可以通过 yield 关键字实现生成器，同时也可以将其作为协程的一种实现方式，从而实现异步操作。
下面是具体攻略：
像普通生成器一样，异步生成器的定义也包含 yield 关键字。不同的是，在异步生成器中 yield 关键字会阻塞当前的协程，直到下一次调用该协程继续执行。具体示例代码如下：
async def async_generator():
for i in range(5):
await asyncio.sleep(1) # 模拟异步操作
yield i
上述代码中，关键字 async 用于定义异步函数，而 await 关键字则用于表示需要等待的异步操作。
使用异步生成器时，我们可以通过 for 循环遍历异步生成器返回的值，或者在异步上下文中使用 yield from 表达式等方式。下面是两个具体示例：
我们可以使用 async for 语法来遍历异步生成器返回的值：
async for item in async_generator():
print(item)
我们还可以在异步上下文中使用异步生成器，例如使用 yield from 表达式将异步生成器返回的值传递给其他异步函数：
async def async_func():
async for item in async_generator():
result = await other_async_func(item)
yield result
上述代码中，异步函数 async_func() 包含一个 for 循环用于遍历异步生成器 async_generator() 返回的值，并将每个值传递给另一个异步函数 other_async_func() 进行处理，最终将处理后的结果返回给调用方。
至此，我们已经了解了如何使用 yield 实现 Python 中的异步操作。在实际应用中，我们还可以结合 asyncio 模块等工具来实现更为复杂的异步处理逻辑。
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