Python的协程

来源：网络整理网络用户发布，如有版权联系网管删除　2018-08-13　

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协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。

协程的概念很早就提出来了，但直到最近几年才在某些语言（如Lua）中得到广泛应用。

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。

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

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。

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：

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：

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。

看起来A、B的执行有点像多线程，但协程的特点在于是一个线程执行，那和多线程比，协程有何优势？

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。

Python对协程的支持还非常有限，用在generator的yield可以一定程度上实现协程。虽然支持不完全，但已经可以发挥相当大的威力了。

来看例子：传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息，一个线程取消息，通过锁机制控制队列和等待，但一不小心就可能死锁。

如果改用协程，生产者生产消息后，直接通过yield跳转到消费者开始执行，待消费者执行完毕后，切换回生产者继续生产，效率极高：

import time

def consumer():

r = ''

while True:

n = yield r

if not n:

return

print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)

time.sleep(1)

r = '200 OK'

def produce(c):

c.next()

n = 0

while n < 5:

n = n + 1

print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)

r = c.send(n)

print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)

c.close()

if __name__=='__main__':

c = consumer()

produce(c)

执行结果：

[PRODUCER] Producing 1...

[CONSUMER] Consuming 1...