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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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。
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。
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。
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
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。
1、Tasks用于并发调度协程，通过asyncio.create_task(协程对象)创建Task对象。
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
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。
除了事件循环外，Python中还有一种实现协程调度的方式是使用协程调度器。协程调度器本质上是一个协程函数，用于实现协程的调度。协程调度器会在多个协程之间切换执行，从而实现协程并发。
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).
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
Python圣诞学习狂欢夜 距离开始还有3天 . . . 详情 . . . 生成器和协程的介绍 生成器(Generator)的本质和特点 生成器 是 可以生成一定序列的函数。 函数可以调用next()方法。 生成器的例子： 例子1: follow.py 可以使用生成器完成 tail -f 的功能，也就是跟踪输出的功能。 📷 例子2： 生成器用作程序管道（类似unix pipe） 标注：unix管道一个uinx管道是由标准流链接在一起的一系列流程. pipeline.py 📷 理解pipeline.py 在p
第一次听同学提到协程 Coroutine，说是一个类似于多线程而又不是多线程的东西，听得云里雾里，不觉明厉。后来找了个机会好好看了一下相关的知识，发现协程是一个很有趣的东西。
在Python中，协程并发是一种常见的编程模型，可以用于实现高效的并发操作。协程并发是基于事件循环机制实现的，通过事件循环机制来调度多个协程，从而实现高效的并发操作。
在协程并发中，协程函数的调度是非常重要的。调度是指在多个协程之间切换执行的过程，这也是协程并发中实现异步IO操作的关键。Python中有多种实现协程调度的方式，其中比较常见的方式有事件循环和协程调度器。
今天遇到的新单词： synchronous adj同步的 asynchronous adj异步的 subscript n下标 split v分开 coroutine n协程
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。
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。
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。
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(Coroutine)，又称微线程，纤程。(协程是一种用户态的轻量级线程) 作用：在执行 A 函数的时候，可以随时中断，去执行 B 函数，然后中断B函数，继续执行 A 函数 （可以自动切换），但这一过程并不是函数调用（没有调用语句），过程很像多线程，然而协程只有一个线程在执行 通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过调用函数的方式做到的，并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定
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)
asyncio是Python 3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。
之前在看gevent的时候不小心又看到了这个模块，gevent其实并不是python官方的标准库，有一些缺陷，所以这个时候Asyncio出现了。
协程：英文名(Coroutine),又称为微线程，线程是系统级别的，它们由操作系统调度。而协程则是程序级别的由程序根据需要自己调度。在一个线程中会有很多函数，我们把这些函数称为子程序，在子程序执行过程中可以中断去执行别的子程序，而别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序，这个过程就称为协程。也就是说在同一线程内一段代码在执行过程中会中断然后跳转执行别的代码，接着在之前中断的地方继续开始执行，类似与yield操作。 通俗易懂的说协程就是通过一个线程来实现代码块(函数)之间的切换执行。 协程函数：函数前面加上async即为协程函数，比如：async def function()。 协程对象：执行协程函数得到的协程对象。执行协程函数创建协程对象，函数内部代码不会执行。
今天我们来聊聊Python协程，当Python学习到一定的深度，当你需要对代码进行优化提速时，就避不开异步编程，尤其是现在优秀的第三方库都实现了异步编程，这使得我们不得不学习。
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
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
可以查看协程的状态 print(inspect.getgeneratorstate((my_coro)))，4种状态
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