Python 提供一流的协程，具有“coroutine”类型和新的表达式，如“async def”和“await”。它提供了用于运行协程和开发异步程序的“asyncio”模块。
如果说Go lang是静态语言中的皇冠，那么，Goroutine就是并发编程方式中的钻石。Goroutine是Go语言设计体系中最核心的精华，它非常轻量，一个 Goroutine 只占几 KB，并且这几 KB 就足够 Goroutine 运行完，这就能在有限的内存空间内支持大量 Goroutine协程任务，方寸之间，运筹帷幄，用极少的成本获取最高的效率，支持了更多的并发，毫无疑问，Goroutine是比Python的协程原理事件循环更高级的并发异步编程方式。
在 Python 中，协程是一种轻量级的线程，它不是被操作系统内核所管理，而是由程序自己控制。协程和线程一样可以实现并发执行，但相比于线程，它更加轻量级，占用资源更少，并且更适合于 I/O 密集型任务。
在 Python 中，协程（Coroutine）是一种轻量级的并发编程方式，可以通过协作式多任务来实现高效的并发执行。协程是一种特殊的生成器函数，通过使用 yield 关键字来挂起函数的执行，并保存当前的执行状态。协程的执行可以通过 send 方法来恢复，并在下一次挂起时返回一个值。
在之前Q群ChatGPT机器人使用的依赖仓库中，作者更新了V2 Fast ChatGPT API的用法(截至此时该方法已失效)，里面涉及到了协程的相关用法。协程在平时用到的不多，正好趁机补充补充知识。
在现代的软件开发中，异步编程变得越来越重要。Python中的协程（coroutine）是一种强大的工具，可以帮助我们实现高效的异步编程。本文将详细解释Python中的协程是什么，并介绍如何使用协程实现异步编程。
我们曾经在golang关于goroutine的文章当中简单介绍过协程的概念，我们再来简单review一下。协程又称为是微线程，英文名是Coroutine。它和线程一样可以调度，但是不同的是线程的启动和调度需要通过操作系统来处理。并且线程的启动和销毁需要涉及一些操作系统的变量申请和销毁处理，需要的时间比较长。而协程呢，它的调度和销毁都是程序自己来控制的，因此它更加轻量级也更加灵活。
我们可以在我们的 Python 程序中定义协程，就像定义新的子例程（函数）一样。一旦定义，协程函数可用于创建协程对象。“asyncio”模块提供了在事件循环中运行协程对象的工具，事件循环是协程的运行时。
协程，又称微线程、纤程，英文名Coroutine；用一句话说明什么是线程的话：协程是一种用户态的轻量级线程。
我们讲以Python 3.7 上的asyncio为例讲解如何使用Python的异步IO。
gevent是一个基于协程的Python网络库，可以用于实现高效的协程并发操作。在使用gevent方式实现多任务协程时，我们可以使用gevent.spawn函数来创建协程对象，使用gevent.joinall函数来实现多个协程的并发执行。
模块和语言的变化共同促进了支持基于协程的并发、非阻塞 I/O 和异步编程的 Python 程序的开发。
进程，是计算机中已运行程序的实体。程序本身只是指令、数据及其组织形式的描述，进程才是程序的真正运行实例。
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协程是一种轻量级的线程，它允许我们在代码中使用异步的方式进行并发处理。Python提供了async/await关键字来支持协程编程。
在第一篇文章『揭开 asyncio 的神秘面纱 : 从 hello world 说起』中， 我们提出一个问题：Python 协程和生成器行为非常类似，它们究竟是什么关系？ 在这篇文章中，我们就来探索、解决这个疑问。
协程式单线程 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。 协程不同于线程，线程是抢占式的调度，而协程是协同式的调度，协程需要自己做调度。 子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，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。 协程优势是极高的执行效率
Tornado 4.3于2015年11月6日发布，该版本正式支持Python3.5的async/await关键字，并且用旧版本CPython编译Tornado同样可以使用这两个关键字，这无疑是一种进步。其次，这是最后一个支持Python2.6和Python3.2的版本了，在后续的版本了会移除对它们的兼容。现在网络上还没有Tornado4.3的中文文档，所以为了让更多的朋友能接触并学习到它，我开始了这个翻译项目，希望感兴趣的小伙伴可以一起参与翻译，项目地址是tornado-zh on Github，翻译好的文档在Read the Docs上直接可以看到。欢迎Issues or PR。
协程（Coroutine）又称微线程，即轻量级的线程。协程可以理解成与调用方协作，产出由调用方提供的值的过程。与线程相比，其优势在于上下文切换的成本更低，且由用户自己控制。
进程和线程是计算机的基础概念，是算法岗开发岗面试必问问题。下面我们就来看一下，以下的知识你是否全部了解吧👇 目录： 进程、线程、协程的概念 进程和线程的区别 协程和线程的区别 何时使用多进程，何时使用多线程？ 为什么会有线程？ *python多线程存在的问题 *进程的几种通信方式 *举例说明进程、线程、协程 一、进程、线程、协程的概念 进程： 是并发执行的程序在执行过程中分配和管理资源的基本单位，是一个动态概念，竞争计算机系统资源的基本单位。 线程： 是进程的一个执行单元，是进程内科调度实体。比进程更小的独
在上一篇中我们主要研究了python的多线程困境，发现多核情况下由于GIL的存在，python的多线程程序无法发挥多线程该有的并行威力。在文章的结尾，我们提出如下需求： 既然python的多线程只是实现了并发功能，那么我们是否能够进一步的提升并发的能力，减小多线程的切换开销以及避免应对多线程复杂的同步问题？那么一个较好的解决方案就是我们本篇要介绍的协程技术。本篇仍然主要注重理论知识介绍，不着重讲python的协程代码实现。
协程函数和普通的函数不一样，不能直接执行。必须将协程对象（函数）放入事件循环中来执行。在Python3.4的时候，引入内置模块asyncio，该模块可以将协程对象加入到事件循环中执行。
本文的主体内容大部分来自对 PEP 492 原文的翻译，剩余部分是本人对原文的理解，在整理过程中我没有刻意地区分二者，这两部分被糅杂在一起形成了本文。因此请不要带着「本文的内容是百分百正确」的想法阅读。如果文中的某些内容让你产生疑惑，你可以给我留言与我讨论或者对比 PEP 492 的原文加以确认。
从本章开始，终于开始写代码了！本书中所有的代码都适用于Python 3.5及以上版本。当模块、语句或语法结构不适用于以前的版本时（比如Python 2.7），会在本章中指出。进行一些修改，本书代码也可以运行在Python 2.x版本上。 先回顾下上一章的知识。我们已经学到，改变算法的结构可以让其运行在本地计算机，或运行在集群上。即使是在一台计算机上运行，我们也可以使用多线程或多进程，让子程序运行在多个CPU上。 现在暂时不考虑多CPU，先看一下单线程/进程。与传统的同步编程相比，异步编程或非阻塞编程，可以使
糖豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 Python 的 asyncio 类似于 C++ 的 Boost.Asio。 异步 IO，就是你发起一个 IO 操作，不用等它结束，可以继续做其他事情，当它结束时，你会得到通知。 Asyncio 是并发（concurrency）的一种方式。对 Python 来说，并发还可以通过线程（threading）和多进程（multiprocessing）来实现。 Asyncio 并不能带来真正的并行（parallelism）。当然，因为 GIL（全局解释器锁）的存在，Pytho
进入正题，首先为啥要协程，总结来说也是为了更高效的性能，具体来说就是使用cpu上，协程定义成轻量级的线程，在异步解决io任务的时候，有点类似多线程，不过协程开销小，没有线程切换开销，而且相对于回调机制，代码易于阅读。
1、Tasks用于并发调度协程，通过asyncio.create_task(协程对象)创建Task对象。
2、执行协程函数，制作协程对象，函数代码不能运行，如果想运行协程函数的内部代码，必须将协程对象交给事件循环处理。
大家好，在Python编程中，处理并发任务时，我们经常会遇到协程和多线程这两个术语。虽然它们的目的相似——即优化程序的执行效率和响应速度，但它们的工作方式却有很大的不同。
与子例程一样，协程也是一种程序组件。 相对子例程而言，协程更为一般和灵活，但在实践中使用没有子例程那样广泛。 协程源自Simula和Modula-2语言，但也有其他语言支持。 协程更适合于用来实现彼此熟悉的程序组件，如合作式多任务，迭代器，无限列表和管道。
现在多进程多线程已经是老生常谈了，协程也在最近几年流行起来。python中有协程库gevent，py web框架tornado中也用了gevent封装好的协程。本文主要介绍进程、线程和协程三者之间的区别。
1、await是一个只能在协程函数中使用的关键词，用于在遇到IO操作时悬挂当前协程(任务).
一个进程至少具有 5 种基本状态：初始态、就绪状态、等待（阻塞）状态、执行状态、终止状态。
原文中把词汇表放到最后，但是我个人觉得放在最开始比较好，这样可以增加当你看原文时的理解程度
可以查看协程的状态 print(inspect.getgeneratorstate((my_coro)))，4种状态
上一篇文章中，我们介绍了 Python 中的 yield 关键字以及依赖其实现的生成器函数。 python 中的迭代器与生成器
直白地讲，进程就是应用程序的启动实例。比如我们运行一个游戏，打开一个软件，就是开启了一个进程。
协程是一种轻量级的线程，它允许函数在执行过程中暂停并恢复。与常规函数不同，协程具有多个入口点，可以在函数内部的任何位置暂停和继续执行。Python的协程通过async和await关键字来定义和管理。
普遍意义上讲，生成器是一种特殊的迭代器，它可以在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态。而协程，则可以让一个函数在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态，在Python3.10中，原生协程的实现手段，就是生成器，或者说的更具体一些：协程就是一种特殊的生成器，而生成器，就是协程的入门心法。
在了解了Python并发编程的多线程和多进程之后,我们来了解一下基于asyncio的异步IO编程 => 协程
一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。
协程的出现是为了解决异步编程中遇到的各种问题。从高级编程语言出现的第一天，异步执行的问题就伴随出现。
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。（其实并没有说明白~）
yield指令，可以暂停一个函数并返回中间结果。使用该指令的函数将保存执行环境，并且在必要时恢复。 生成器比迭代器更加强大也更加复杂，需要花点功夫好好理解贯通。 看下面一段代码： [python] view plain copy def gen(): for x in xrange(4): tmp = yield x if tmp == 'hello': print 'world' else: print str(tmp)
1、Task是Future的子类，Task是对协程的封装，我们把多个Task放在循环调度列表中，等待调度执行。
前面一篇文章我们大概讨论了协程是怎么一回事，也举了一些例子，不过整体上覆盖的细节比较少。这篇文章我们按照协程的经典论文 “Revisiting Coroutines” 的思路展开，详细的讨论下协程究竟是怎样的存在。当然由于涉及语言较多，个人水平有限，如有不恰当之处，欢迎大家指正。
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