在學習非同步io模型前，我們先來了解協程。
協程，又稱微執行緒，纖程。英文名coroutine。
協程的概念很早就提出來了，但直到最近幾年才在某些語言（如lua）中得到廣泛應用。
子程式，或者稱為函式，在所有語言中都是層級呼叫，比如a呼叫b，b在執行過程中又呼叫了c，c執行完畢返回，b執行完畢返回，最後是a執行完畢。
所以子程式呼叫是通過棧實現的，乙個執行緒就是執行乙個子程式。
子程式呼叫總是乙個入口，一次返回，呼叫順序是明確的。而協程的呼叫和子程式不同。
協程看上去也是子程式，但執行過程中，在子程式內部可中斷，然後轉而執行別的子程式，在適當的時候再返回來接著執行。
注意，在乙個子程式中中斷，去執行其他子程式，不是函式呼叫，有點類似cpu的中斷。比如子程式a、b：
defa():
print('1')
print('2')
print('3')defb():
print('x')
print('y')
print('z')
12x
y3z
看起來a、b的執行有點像多執行緒，但協程的特點在於是乙個執行緒執行，那和多執行緒比，協程有何優勢？
最大的優勢就是協程極高的執行效率。因為子程式切換不是執行緒切換，而是由程式自身控制，因此，沒有執行緒切換的開銷，和多執行緒比，執行緒數量越多，協程的效能優勢就越明顯。
第二大優勢就是不需要多執行緒的鎖機制，因為只有乙個執行緒，也不存在同時寫變數衝突，在協程中控制共享資源不加鎖，只需要判斷狀態就好了，所以執行效率比多執行緒高很多。
因為協程是乙個執行緒執行，那怎麼利用多核cpu呢？最簡單的方法是多程序+協程，既充分利用多核，又充分發揮協程的高效率，可獲得極高的效能。
python對協程的支援是通過generator實現的。
在generator中，我們不但可以通過for迴圈來迭代，還可以不斷呼叫next()函式獲取由yield語句返回的下乙個值。
但是python的yield不但可以返回乙個值，它還可以接收呼叫者發出的引數。
來看例子：
傳統的生產者-消費者模型是乙個執行緒寫訊息，乙個執行緒取訊息，通過鎖機制控制佇列和等待，但一不小心就可能死鎖。
如果改用協程，生產者生產訊息後，直接通過yield跳轉到消費者開始執行，待消費者執行完畢後，切換回生產者繼續生產，效率極高：
defconsumer():
r = ''whiletrue:
n =yieldrifnotn:returnprint('[consumer] consuming %s...' % n)
r = '200 ok'defproduce(c):
c.send(none)
n = 0whilen < 5:
n = n + 1
print('[producer] producing %s...' % n)
r = c.send(n)
print('[producer] consumer return: %s' % r)
c.close()
c = consumer()
produce(c)
[producer] producing 1...
[consumer] consuming 1...
[producer] consumer
return: 200 ok
[producer] producing 2...
[consumer] consuming 2...
[producer] consumer
return: 200 ok
[producer] producing 3...
[consumer] consuming 3...
[producer] consumer
return: 200 ok
[producer] producing 4...
[consumer] consuming 4...
[producer] consumer
return: 200 ok
[producer] producing 5...
[consumer] consuming 5...
[producer] consumer
return: 200 ok
consumer函式是乙個generator，把乙個consumer傳入produce後：
首先呼叫c.send(none)啟動生成器；
然後，一旦生產了東西，通過c.send(n)切換到consumer執行；
consumer通過yield拿到訊息，處理，又通過yield把結果傳回；
produce拿到consumer處理的結果，繼續生產下一條訊息；
produce決定不生產了，通過c.close()關閉consumer，整個過程結束。
整個流程無鎖，由乙個執行緒執行，produce和consumer協作完成任務，所以稱為「協程」，而非執行緒的搶占式多工。
最後套用donald knuth的一句話總結協程的特點：
「子程式就是協程的一種特例。」
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