首先複習一下什麼是程序和執行緒：
程序就是應用程式的啟動例項。比如我們執行乙個遊戲，開啟乙個軟體，就是開啟了乙個程序。
執行緒從屬於程序，是程式的實際執行者。乙個程序至少包含乙個主線程，也可以有更多的子執行緒。
執行緒是程序的一部分，乙個執行緒只能屬於乙個程序，而乙個程序可以有多個執行緒，至少包含乙個主線程。
執行緒和程序的關係如下圖所示：
* 來自網路
協程，英文coroutines，是一種比執行緒更加輕量級的存在。正如乙個程序可以擁有多個執行緒一樣，乙個執行緒也可以擁有多個協程。
協程不是被作業系統核心所管理的，而是完全由程式所控制，也就是在使用者態執行。這樣帶來的好處是效能大幅度的提公升，因為不會像執行緒切換那樣消耗資源。
協程不是程序也不是執行緒，而是乙個特殊的函式，這個函式可以在某個地方掛起，並且可以重新在掛起處外繼續執行。
乙個程序可以包含多個執行緒，乙個執行緒也可以包含多個協程。簡單來說，乙個執行緒內可以由多個這樣的特殊函式在執行，但是有一點必須明確的是，乙個執行緒的多個協程的執行是序列的。如果是多核cpu，多個程序或乙個程序內的多個執行緒是可以並行執行的，但是乙個執行緒內協程卻絕對是序列的，無論cpu有多少個核。畢竟協程雖然是乙個特殊的函式，但仍然是乙個函式。乙個執行緒內可以執行多個函式，但這些函式都是序列執行的。當乙個協程執行時，其它協程必須掛起。
*下面的內容來自[3]
python對協程的支援還非常有限，用在generator中的yield可以一定程度上實現協程。雖然支援不完全，但已經可以發揮相當大的威力了。
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：
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)
[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
首先呼叫c.next()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。
references：
1. 2.
3. 4.
C 面試知識 協程
跟程序和執行緒放在一起，只不過相比其他兩個更少的關注度。一種使用者態的輕量級執行緒，完全由使用者排程控制，擁有自己的暫存器上下文和棧，協程排程切換的時候，先將暫存器上下文和棧儲存到其他地方，切換回來的時候再恢復之前儲存的暫存器上下文和棧。直接操作棧則基本沒有核心切換的開銷，可以不加鎖的訪問全域性變數...
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