协程：可以在许多不同的点上进入、退出和恢复

协程提高效率就是用于 IO 操作上，计算型操作上协程无法提高效率

一、IO 相关的简单理解

IO概念：IO 就是输入输出的简称（input/output）

IO操作一般分三种，其实本质都是基于文件的

1. 文件IO：文件对象，进行文件的读写操作。比如 open() 函数读写文件
2. 网络IO：socket对象，进行网络的传输操作的基础，有 TCP、UDP 两种传输模式。
3. 终端IO：交互式输入输出操作

简单说一下socket对象：

• 所有的计算机间通信都通过 TCP/IP协议族 来进行通信
• socket 把复杂的 TCP/IP协议族 封装起来，使网络通信更方便使用

socket 两种传输模式：

1. TCP 传输方式是可靠连接的传输模式，3次握手，流传输。比如 http、FTP、websocket 都是基于 socket 对象的 TCP 协议来的
2. UDP传输方式是不可靠连接的传输模式，包传输。比如：DNS、视频、语音等

二、协程的演变过程：

IO（输入输出）一般比较耗时，不能充分利用 CPU 的计算执行操作，得开发一种耗时也能充分利用 CPU 的操作方式。

接下来看 python 怎么实现的协程。

1、python 为了解决内存占用情况，利用 yield 实现了生成器

详细生成器的介绍，可点击【python 可迭代对象、迭代器、生成器】查看

yield value 配合 next() 使用，实现了生成器

生成器

2、在生成器的基础上，开发了send() 方法，实现了协程，通过手工切换协程。

详细 yield 介绍，可点击【python 对照 return 讲解 yield，这个很重要】查看

• v = yield value 配合 send(value) 使用，实现了最原始的协程。
• 通过手工切换协程函数
• 本质还是生成器

生产者-消费者协程多任务

3、基于生成器的协程：@asyncio.coroutine 装饰器 和 yield from 实现协程函数。

• 使用 yield from 语句创建的 Python 生成器，可以等待 Future 和其他协程
• @asyncio.coroutine 装饰器，标记基于生成器协程的装饰器
• 对基于生成器的协程的支持 已弃用 并计划在 Python 3.10 中移除
• 不建议这样创建协程了

yield from 简单示例

# yield from 跟 for 循环很相似
def yield_from():
    yield from [1,2]  # 可迭代对象
    yield from gener()  # 生成器
    yield from await_obj()  # 可等待对象
    yield from coro_obj()  # 协程对象

定义基于生成器的协程函数

@asyncio.coroutine
def coro1():  # 协程函数
    n = 0
    while n < 2:
        yield from asyncio.sleep(1)  # sleep 是协程
        n += 1
        print('coro1',n)

基于生成器的协程的运行方式

4、使用 async 和 await 语法实现协程函数。python3.5 实现

• 由 基于生成器的协程 演变而来，基于生成器的协程以后会弃用
• 是编写 asyncio 应用的推荐方式

协程重要概念

# 协程函数：定义形式为 async def 的函数
# 协程对象：调用 协程函数 所返回的对象
# 可等待对象（协程、任务、Future）

定义协程函数

import asyncio
async def coro1():  # 定义协程函数
    print('我是协程函数coro1')
    await asyncio.sleep(1)  # # sleep 是协程，await 后是可等待对象
    print('我还是协程函数coro1')

运行协程的方式