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python协程系列（二）——python协程的通俗理解以及使用yield关键字实现协程 声明：本文将详细讲解python协程的实现机理，为了彻底的弄明白它到底是怎么一回事，鉴于篇幅较长，将彻底从最简单的yield说起从最简单的生成器开始说起，因为很多看到这样一句话的时候很懵，即“yield也是一种简单的协程”，这到底是为什么呢？本次系列文章“python协程系列文章”将从最简单的生成器、yield、yield from说起，然后详细讲解asyncio的实现方式。本文主要讲解什么是协程（coroutine），如何用yield实现简单的协程。
一 什么是协程（coroutinr） 二 协程（coroutinr的直观理解） 2.1 协程的直观理解 2.2 为什么yield可以实现协程 2.3 yield实现协程的例子 三 协程的状态查看 四 yield实现协程的不足之处 五 全文总结 在学习写成之前、首先要明确一些概念，比如子程序、函数、并发、异步、多线程等等，这里就不赘述了。
1、协程定义：
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。
2、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。
顺序执行的缺点：这里小伙伴们都应该是分清楚，那就是程序的无休止等待，必须等待一个函数执行完之后才返回结果。
3、多线程。避免顺序执行的方式之一是多线程，但是考虑到python语言的特性（GIL锁），再执行计算密集型的任务时，多线程的执行效果反而变慢，再执行IO密集型的任务时候虽然有不错的性能提升，但是依然会有线程管理与切换、同步的开销等等（具体原因这里不详细说明，请参见相关的GIL说明）
4、协程。协程有点像多线程，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？
优势一：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。
优势二：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。
5、多进程+协程。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。
6、协程与一般函数的不同点
协程看上去也是子程序（函数），但执行过程中，在子程序内部（函数）可中断，而不是一次性一定要执行完才行，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。
yield个人认为其实是为了实现协程而出现的。所以如果要解释清楚什么是yield，那么也就必须要先搞懂什么是协程。首先明确一点：协程是针对单个CPU的，也就是说，讲协程讲的就是单线程。我们可以通过协程实现类似并发的任务，并且如果只是在一个CPU上的话，使用协程带来的效率一般都会比使用线程来的高。这是为啥呢？这就要看协程的原理了。
协程的原理很简单，打个比方就能讲明白了：假设说有十个人去食堂打饭，这个食堂比较穷，只有一个打饭的窗口，并且也只有一个打饭阿姨，那么打饭就只能一个一个排队来打咯。这十个人胃口很大，每个人都要点5个菜，但这十个人又有个毛病就是做事情都犹豫不决，所以点菜的时候就会站在那里，每点一个菜后都会想下一个菜点啥，因此后面的人等的很着急呀。这样一直站着也不是个事情吧，所以打菜的阿姨看到某个人犹豫5秒后就开始吼一声，会让他排到队伍最后去，先让别人打菜，等轮到他的时候他也差不多想好吃啥了。这确实是个不错的方法，但也有一个缺点，那就是打菜的阿姨会等每个人5秒钟，如果那个人在5秒内没有做出决定吃啥，其实这5秒就是浪费了。一个人点一个菜就是浪费5秒，十个人每个人点5个菜可就浪费的多啦（菜都凉了要）。那咋办呢？
这个时候阿姨发话了：大家都是学生，学生就要自觉，我以后也不主动让你们排到最后去了，如果你们觉得自己会犹豫不决，就自己主动点直接点一个菜就站后面去，等下次排到的时候也差不多想好吃啥了。这个方法果然有效，大家点了菜后想的第一件事情不是下一个菜吃啥，而是自己会不会犹豫，如果会犹豫那直接排到队伍后面去，如果不会的话就直接接着点菜就行了。这样一来整个队伍没有任何时间是浪费的，效率自然就高了。
这个例子里的排队阿姨的那声吼就是我们的CPU中断，用于切换上下文。每个打饭的学生就是一个task。而每个人自己决定自己要不要让出窗口的这种行为，其实就是我们协程的核心思想。
在用线程的时候，其实虽然CPU把时间给了你，你也不一定有活干，比如你要等IO、等信号啥的，这些时间CPU给了你你也没用呀。
在用协程的时候，CPU就不来分配时间了，时间由你们自己决定，你觉得干这件事情很耗时，要等IO啥的，你就干一会歇一会，等到等IO的时候就主动让出CPU，让别人上去干活，别人也是讲道理的，干一会也会把时间让给你。协程就是使用了这种思想，让编程者控制各个任务的运行顺序，从而最大可能的发挥CPU的性能。 在Python中，协程通过yield实现。因为当一个函数中有yield存在的时候，这个函数是生成器，那么当你调用这个函数的时候，你在函数体中写的代码并没有被执行，而是只返回了一个生成器对象，这个需要特别注意。然后，你的代码将会在每次使用这个生成器的时候被执行。
前面讲过yield表达式的两个关键作用：①返回一个值、②接收调用者的参数
“调用者”与“被调用者”之间的通信是通过send()进行联系的
正是因为yield实现的生成器具备“中断等待的功能”，才使得yield可以实现协程。 （1）实例一： 生产者-消费者模型。这里不讨论生产者-消费者模式到底有什么用，这里要实现的就是简单的函数调用。代码如下： def consumer():
r = ''
while True:
n = yield r #执行的中断点
if not n:
return
print('[消费者] 正在消费:{0}'.format(n))
r = '200 人民币'
def produce(c):
c.send(None) #启动消费者（生成器）——实际上是函数调用，只不过生成器不是直接象函数那般调用的
n = 0
while n < 5:
n = n + 1
print('[生产者] 正在生产:{0}'.format(n))
r = c.send(n) #给消费者传入值——实际上也是函数调用
print('[生产者] 消费者返回:{0}'.format(r))
print('-------------------------------------------------')
c.close()
c = consumer()#构造一个生成器
produce(c)
'''运行结果为：
[生产者] 正在生产:1
[消费者] 正在消费:1
[生产者] 消费者返回:200 人民币
-------------------------------------------------
[生产者] 正在生产:2
[消费者] 正在消费:2
[生产者] 消费者返回:200 人民币
-------------------------------------------------
[生产者] 正在生产:3
[消费者] 正在消费:3
[生产者] 消费者返回:200 人民币
-------------------------------------------------
[生产者] 正在生产:4
[消费者] 正在消费:4
[生产者] 消费者返回:200 人民币
-------------------------------------------------
[生产者] 正在生产:5
[消费者] 正在消费:5
[生产者] 消费者返回:200 人民币
-------------------------------------------------
'''
解释分析：
第一步：在produce(c)函数中，调用了c.send(None)启动了生成器，这相当于是调用consumer(),但是如果consumer是一个普通函数而不是生成器，就要等到consumer执行完了，主动权才会重新回到producer手里。但就是因为consumer是生成器，所以第一次遇到yield暂停；接着执行produce()中接下来的代码，从运行结果看，确实打印出了[生产者] 正在生产 1 ，当程序运行至c.send(n)时，再次调用生成器并且通过yield传递了参数(n = 1)，这个时候，进入consumer()函数先前在yield停下的地方，继续向后执行，所以打印出[消费者] 正在消费 1。
第二步：[消费者] 正在消费 1 这句话被打印出来之后，接下consumer()函数中此时 r 被赋值为’200 人民币’,接着consumer()函数里面的第一次循环结束，进入第二次循环，又遇到yield， 所以consumer()函数又暂停并且返回变量 r 的值，consumer()函数暂停，此时程序又进入produce(c)函数中接着执行。
第三步：由于先前produce(c)函数接着第一次循环中c.send(n)处相当于是调用消费者consumer(),跳入到了consumer()里面去执行，现在consumer暂停，producer重新我有主动权，故而继续往下执行打印出[生产者] 消费者返回: 200 人民币，然后producer的第一次循环结束，并进行第二次循环，打印出[生产者] 正在生产 1，然后，又调用c.send(n) 又调用消费者consumer，将控制权交给consumer，如此循环回到第一步！ （2）实例二： import time
#定义一个消费者，他有名字name
#因为里面有yield，本质上是一个生成器
def consumer(name):
print(f'{name} 准备吃包子啦！,呼吁店小二')
while True:
baozi=yield #接收send传的值，并将值赋值给变量baozi
print(f'包子 {baozi+1} 来了,被 {name} 吃了！')
#定义一个生产者，生产包子的店家，店家有一个名字name,并且有两个顾客c1 c2
def producer(name,c1,c2):
next(c1) #启动生成器c1
next(c2) #启动生成器c2
print(f'{name} 开始准备做包子啦！')
for i in range(5):
time.sleep(1)
print(f'做了第{i+1}包子，分成两半,你们一人一半')
c1.send(i)
c2.send(i)
print('------------------------------------')
c1=consumer('张三') #把函数变成一个生成器
c2=consumer('李四')
producer('店小二',c1,c2)
'''运行结果为：
张三 准备吃包子啦！,呼吁店小二
李四 准备吃包子啦！,呼吁店小二
店小二 开始准备做包子啦！
做了第1包子，分成两半,你们一人一半
包子 1 来了,被 张三 吃了！
包子 1 来了,被 李四 吃了！
------------------------------------
做了第2包子，分成两半,你们一人一半
包子 2 来了,被 张三 吃了！
包子 2 来了,被 李四 吃了！
------------------------------------
做了第3包子，分成两半,你们一人一半
包子 3 来了,被 张三 吃了！
包子 3 来了,被 李四 吃了！
------------------------------------
做了第4包子，分成两半,你们一人一半
包子 4 来了,被 张三 吃了！
包子 4 来了,被 李四 吃了！
------------------------------------
做了第5包子，分成两半,你们一人一半
包子 5 来了,被 张三 吃了！
包子 5 来了,被 李四 吃了！
------------------------------------
'''
运行过程分析：
第一步：启动生成器c1,c2.c1先运行，运行到第一个循环的yield，暂停，然后c2运行，也运行到第一个yield暂停，打印得到
张三 准备吃包子啦！,呼吁店小二
李四 准备吃包子啦！,呼吁店小二
第二步：现在相当于两个顾客等着吃包子，控制权交给店小二生产包子，于是打印出 店小二 开始准备做包子啦！，并且进入producer的第一个循环，花了1秒钟，生产第一个包子，然后将其一分为二，打印出：做了第1包子，分成两半,你们一人一半。
第三步：此时producer店小二调用send()函数，相当于将包子给两位客人，这个时候先执行c1.send()，即先把包子给c1，然后c1获得了控制权，打印出包子 1 来了,被 张三 吃了！然后他吃完进入第二次循环遇见了yield，又暂停。控制权重新回到producer手上，他再执行c2.send()，将包子给c2，c2掌握控制权，于是打印出 包子 1 来了,被 李四 吃了！它在进入第二次循环，遇到yield，然后又暂停了，控制权重新回到producer店小二手中，店小二打印出一段虚线，然后进入第二次循环，重新花了1秒钟，又做了一个包子，一次这样下去。 （3）实例三： def average():
total = 0.0 #数字的总和
count = 0 #数字的个数
avg = None #平均值
while True:
num = yield avg
total += num
count += 1
avg = total/count
#定义一个函数，通过这个函数向average函数发送数值
def sender(generator):
print(next(generator)) #启动生成器
print(generator.send(10)) # 10
print(generator.send(20)) # 15
print(generator.send(30)) # 20
print(generator.send(40)) # 25
g = average()
sender(g)
'''运行结果为：
None
10.0
15.0
20.0
25.0
'''
运行步骤和上面类似。
我们都知道，协程是可以暂停等待、然后又恢复的生成器函数，那么我又没有什么方法查看一个协程到底是处于什么状态呢？协程有四种状态，它们分别是：
协程有四种状态，分别是
GEN_CREATED：等待执行，即还没有进入协程
GEN_RUNNING：解释器执行（这个只有在使用多线程时才能查看到他的状态，而协程是单线程的）
GEN_SUSPENDED：在yield表达式处暂停（协程在暂停等待的时候的状态）
GEN_CLOSED：执行结束（协程执行结束了之后的状态）
怎么查看呢？
协程的状态可以用inspect.getgeneratorstate()函数来确定，实例如下：
from inspect import getgeneratorstate #一定要导入
from time import sleep
def my_generator():
for i in range(3):
sleep(0.5)
x = yield i + 1
g=my_generator() #创建一个生成器对象
def main(generator):
try:
print('生成器初始状态为:{0}'.format(getgeneratorstate(g)))
next(g) #激活生成器
print('生成器初始状态为:{0}'.format(getgeneratorstate(g)))
g.send(100)
print('生成器初始状态为:{0}'.format(getgeneratorstate(g)))
next(g)
print('生成器初始状态为:{0}'.format(getgeneratorstate(g)))
next(g)
except StopIteration:
print('全部迭代完毕了')
print('生成器初始状态为:{0}'.format(getgeneratorstate(g)))
main(g)
'''运行结果为：
生成器初始状态为:GEN_CREATED
生成器初始状态为:GEN_SUSPENDED
生成器初始状态为:GEN_SUSPENDED
生成器初始状态为:GEN_SUSPENDED
全部迭代完毕了
生成器初始状态为:GEN_CLOSED
'''
（1）协程函数的返回值不是特别方便获取，为什么参见上一篇文章，只能够通过出发StopIteration异常，然后通过该异常的value属性获取；
（2）Python的生成器是协程coroutine的一种形式，但它的局限性在于只能向它的直接调用者每次yield一个值。这意味着那些包含yield的代码不能想其他代码那样被分离出来放到一个单独的函数中。这也正是yield from要解决的。 从某些角度来理解，协程其实就是一个可以暂停执行的函数，并且可以恢复继续执行。那么yield已经可以暂停执行了，如果在暂停后有办法把一些 value 发回到暂停执行的函数中，那么 Python 就有了『协程』。于是在PEP 342中，添加了 “把东西发送到已经暂停的生成器中” 的方法，这个方法就是send()。
下文预告：下一篇讲解yield from的详细使用方法 看完这篇文章，现在对于协程、对于yield是不是有了不一样的认识呢？看完这篇文章你一定会有不一样的收获的，后面还有系列文章连载，请记得关注哦！如果你有需要，就添加我的公众号哦，里面分享有海量资源，包含各类数据、教程等，后面会有更多面经、资料、数据集等各类干货等着大家哦，重要的是全都是免费、无套路分享，有兴趣的小伙伴请持续关注！
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