协程
Python的协程
Python的协程有这么三种
- 由生成器变形来的
yield/send - Python 3.4版本引入的
@asyncio.coroutine和yield from - Python 3.5版本引入的
async/await
1 yield/send
Python中的协程和生成器很相似但又稍有不同。主要区别在于： 生成器是数据的生产者 协程则是数据的消费者
首先我们先来回顾下生成器的创建过程。我们可以这样去创建一个生成器:
def fib():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a+b然后我们经常在for循环中这样使用它:
for i in fib():
print i这样做不仅快而且不会给内存带来压力，因为我们所需要的值都是动态生成的而不是将他们存储在一个列表中。更概括的说如果现在我们在上面的例子中使用yield便可获得了一个协程。协程会消费掉发送给它的值。Python实现的grep就是个很好的例子：
def grep(pattern):
print("Searching for", pattern)
while True:
line = (yield)
if pattern in line:
print(line)等等！yield返回了什么？啊哈，我们已经把它变成了一个协程。它将不再包含任何初始值，相反要从外部传值给它。我们可以通过send()方法向它传值。这有个例子：
search = grep('coroutine')
next(search)
#output: Searching for coroutine
search.send("I love you")
search.send("Don't you love me?")
search.send("I love coroutine instead!")
#output: I love coroutine instead!发送的值会被yield接收。我们为什么要运行next()方法呢？这样做正是为了启动一个协程。就像协程中包含的生成器并不是立刻执行，而是通过next()方法来响应send()方法。因此，你必须通过next()方法来执行yield表达式。
我们可以通过调用close()方法来关闭一个协程。像这样：
search = grep('coroutine')
search.close()更多协程相关知识的学习大家可以参考David Beazley的这份精彩演讲
2 @asyncio.coroutine和yield from型协程
这类协程和async/await差不多，所以就不讲了，直接讲Python 3.5版的async/await
3 async/await
在Python3.5中引入的async和await,可以将他们理解成asyncio.coroutine/yield from的完美替身。当然，从Python设计的角度来说，async/await让协程表面上独立于生成器而存在，将细节都隐藏于asyncio模块之下，语法更清晰明了。
先看到async关键字的使用情况
- async def 定义协程函数或者异步生成器
- async for 异步迭代器
- async with 异步上下文管理器
我们可以看到，图中的A函数是用return返回的，类型为协程类型，B函数里面包含yield关键字，类型为异步生成器。
所以以async def开头声明的，函数代码里不含yield的是协程函数，含yield的是异步生成器。异步生成器可以用async for进行迭代。
import asyncio
async def Miracle():
print('Miracle778')
await asyncio.sleep(1)
for i in range(666,677):
yield i
async def get():
m = Miracle()
async for i in m:
i+=100
print(i)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(get())
loop.close()看到上面代码，最后三行是运行协程所需要的，后面会讲，我们来看到Miracle函数里的yield部分，如上面所说，这种函数是异步生成器，可以用async for迭代(见get函数)，这里迭代了666 - 676 十个数，get函数里会把这十个数加100然后打印。执行结果如下图
