Generator（生成器），入门初基，Coroutine（原生协程），登峰造极，Python3.10并发编程async底层实现

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。

协程底层实现

我们知道，Python3.10中可以使用async和await关键字来实现原生协程函数的定义和调度，但其实，我们也可以利用生成器达到协程的效果，生成器函数和普通函数的区别在于，生成器函数使用 yield 语句来暂停执行并返回结果。例如，下面是一个使用生成器函数实现的简单协程：

程序返回：

在上面的代码中，生成器函数 my_coroutine 使用了一个无限循环来实现协程的逻辑。每当调用 send 方法时，协程就会从 yield 语句处恢复执行，并将传入的参数赋值给变量 x。

如此，就完成了协程执行-》阻塞-》切换-》回调的工作流模式。

当然，作为事件循环机制，协程服务启动可能无限期地运行，要关闭协程服务，可以使用生成器的close()方法。当一个协程被关闭时，它会生成GeneratorExit异常，该异常可以用生成器的方式进行捕获：

程序返回：

业务场景

在实际业务场景中，我们也可以使用生成器来模拟协程流程，主要体现在数据的IO流操作中，假设我们需要从本地往服务器传输数据，首先建立链接对象：

随后建立生成器函数：

利用生成器调用链接类的transmit方法进行数据的模拟传输，如果链接断开，则会触发回调重新连接，执行逻辑：

程序返回：

如此，我们就可以利用生成器的“状态保留”机制来控制网络链接突然断开的回调补救措施了。

所以说，协程就是一种特殊的生成器：

您猜怎么着？

结语

诚然，生成器和协程也并非完全是一个概念，与生成器不同的是，协程可以被另一个函数（称为调用方）恢复执行，而不是只能由生成器本身恢复执行。这使得协程可以用来实现更复杂的控制流，因为它们可以在执行时暂停并在任意时刻恢复执行。