dataloader 遍历写法
在使用dataloader时，我们通常会定义一个async函数来进行数据加载操作。下面是一个典型的dataloader遍历写法：
```python
import asyncio
from typing import List
from collections.abc import AsyncIterator
from aiocache import Cache
from aiocache.serializers import PickleSerializer
# 创建一个缓存实例，用于存储已加载的数据
cache = Cache(serializer=PickleSerializer, namespace="dataloader_cache")
# 定义一个async函数，用于从数据源批量加载数据
async def load_data_from_source(keys: List[str]) -> List[str]:
    # 模拟数据源加载操作
    await asyncio.sleep(1)
    return [f"Data for key {key}" for key in keys]
import pickle
# 定义一个dataloader类，用于批量加载数据
class DataLoader:
    def __init__(self):
        self.batch_size = 5
    # 定义一个async函数，用于批量加载数据
    async def load_batch(self, keys: List[str]) -> List[str]:
        # 先尝试从缓存中获取已加载的数据
        hit, data = await cache.multi_get(keys)
        if hit:
            return data
        # 如果缓存中没有对应的数据，则从数据源加载并缓存
        data = await load_data_from_source(keys)
        await cache.multi_set({key: value for key, value in zip(keys, data)})
        return data
    # 定义一个异步迭代对象，用于迭代批量加载数据
    def __aiter__(self) -> AsyncIterator[List[str]]:
        return self
    # 定义一个异步迭代器，用于迭代批量加载数据
    async def __anext__(self) -> List[str]:
        if not hasattr(self, "keys"):
            raise StopAsyncIteration
        keys = self.keys
        self.keys = None
        return await self.load_batch(keys)
    # 定义一个方法，用于设置下一批要加载的数据的键
    def set_next_batch_keys(self, keys: List[str]):
        self.keys = keys
# 示例用法
async def main():
    dataloader = DataLoader()
    dataloader.set_next_batch_keys(["key1", "key2", "key3", "key4", "key5"])
    async for batch in dataloader:
        print(batch)
asyncio.run(main())
```
在上面的示例中，我们定义了一个名为DataLoader的类，该类实现了异步迭代器协议。我们可以通过调用`set_next_batch_keys`方法设置下一批要加载的数据的键，并使用`async for`循环来迭代获取批量加载的数据。
在`load_batch`方法中，我们首先尝试从缓存中获取已加载的数据，如果缓存中没有对应的
数据，则使用`load_data_from_source`函数从数据源加载数据，并将其缓存起来。这样，在后续的迭代中，就可以直接从缓存中获取数据，而不需要再次访问数据源。

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