python中的协程

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开始总是分分钟都妙不可言 谁都以为热情它永不会减。

协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。
子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。

所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。

子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。

协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。

简单说明

注意，在一个子程序中中断，去执行其他子程序，不是函数调用，有点类似CPU的中断。比如子程序A、B：

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def A():
    print('1')
    print('2')
    print('3')

def B():
    print('x')
    print('y')
    print('z')

假设由协程执行，在执行A的过程中，可以随时中断，去执行B，B也可能在执行过程中中断再去执行A，结果可能是：

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x
y
3
z

但是在A中是没有调用B的，所以协程的调用比函数调用理解起来要难一些。

优势

最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。

第二大优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。

因为协程是一个线程执行，那怎么利用多核CPU呢？最简单的方法是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。

例子

Python对协程的支持是通过generator实现的。

在generator中，我们不但可以通过for循环来迭代，还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。

但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。

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def consumer():
    r = ''
    while True:
        n = yield r
        if not n:
            return
        print('[消费者] Consuming %s...' % n)
        r = '200 OK'

def produce(c):
    c.send(None)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print('[生产者] Producing %s...' % n)
        r = c.send(n)
        print('[生产者] Consumer return: %s' % r)
    c.close()

c = consumer()
produce(c)

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001432090171191d05dae6e129940518d1d6cf6eeaaa969000