這篇文章給大家分享的內容是深入了解python中的協程函數，有著一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下
根據維基百科給出的定義，「協程是為非搶佔式多任務產生子程式的電腦程式元件，協程允許不同入口點在不同位置暫停或開始執行程式」。從技術的角度來說，「協程就是你可以暫停執行的函數」。如果你把它理解成“就像生成器一樣”，那麼你就想對了。
協程，又稱為微線程，看上去像是子程序，但是它和子程序又不太一樣，它在執行的過程中，可以在中斷當前的子程序後去執行別的子程序，再返回來執行之前的子程序，但是它的相關資訊還是之前的。
協程不同於執行緒，執行緒是搶佔式的調度，而協程是協同式的調度，協程則需要自己做調度。
子程式呼叫總是一個入口，一次返回，呼叫順序是明確的。而協程的呼叫和子程序不同。協程看起來也是子程序，但執行過程中，在子程序內部可中斷，然後轉而執行別的子程序，在適當的時候再返回來接著執行。
協程的優點：
協程優勢是極高的執行效率。因為子程式切換不是執行緒切換，而是由程式本身控制，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。用來執行協程多任務非常適合。
協程沒有執行緒的安全性問題。一個行程可以同時存在多個協程，但是只有一個協程是啟動的，而且協程的啟動和休眠又是程式設計師透過程式設計來控制，而不是作業系統控制的。
#範例：
def func(n):
index=0
if index<=n:
c=yield 1
print("task------{}".format(c))
index+=1f=func(3)
n=next(f)
print(n)try:
n=f.send(5)#程序就直接结束了
print("n是{}".format(n))except StopIteration as e: pass输出打印：1task------5
解釋說明：
很明顯func是一個產生器，send方法有一個參數，該參數指定的是上一次被掛起的yield語句的回傳值。
send需要做例外處理。
總的來說，send方法和next方法唯一的差別在於執行send方法會先把上一次掛起的yield語句的回傳值透過參數設定，從而實現與生成器方法的交互作用。但要注意，在一個生成器物件沒有執行next方法之前，由於沒有yield語句被掛起，所以執行send方法會報錯。
send方法的參數為None時，它與next方法完全等價。
生成器實作生產者與消費者模式：
def cunsumer():
while True:
n=yield 3
if not n: return
print('cunsumer{}'.format(n))def product(c):
c.send(None)
n=0
while n<5:
n=n+1
r=c.send(n)
print("product{}".format(r))
c.close()
c=cunsumer()
product(c)打印： cunsumer1 product3 cunsumer2 product3 cunsumer3 product3 cunsumer4 product3 cunsumer5 product3
說明：
在生產者先執行了c.send(None)，目的是先讓消費者掛起，再用send傳值，第一次傳1，消費者那裡打印1，生產者打印r是消費者yield後面的值。
雖然CPython（標準Python）能夠透過生成器來實現協程，但使用起來還並不是很方便。
同時，Python的一個衍生版 Stackless Python實作了原生的協程，它更有利於使用。
於是，大家開始將 Stackless 中關於協程的程式碼 單獨拿出來做成了CPython的擴充包。
這就是 greenlet 的由來，因此 greenlet 是底層實作了原生協程的 C擴充函式庫。
程式碼示意：
from greenlet import greenletimport randomimport timedef Producer():
while True:
item = random.randint(0,10)
print("生产了{}".format(item))
c.switch(item)#切换到消费者，并将item传入消费者
time.sleep(1)def consumer():
print('我先执行') #p.switch()
while True:
item = p.switch()#切换到生产者，并且等待生产者传入item
print('消费了{}'.format(item))
c = greenlet(consumer)#将一个普通函数变成一个协程p = greenlet(Producer)
c.switch()#让消费者先进入暂停状态（只有恢复了才能接收数据）greenlet 的價值：
高效能的原生協程
語意更明確的明確切換
#直接將函數包裝成協程，保持原始程式碼風格
雖然，我們有了基於epoll 的回呼程式設計模式，但卻很難使用。
即使我們可以透過配合 生成器協程 進行複雜的封裝，以簡化程式設計難度。
但仍然有一個大的問題： 封裝難度大，現有程式碼幾乎完全要重寫
gevent，透過封裝了 libev（基於epoll） 和 greenlet 兩個函式庫。
幫我們做好封裝，讓我們以類似執行緒的方式使用協程。
以至於我們幾乎不用重寫原來的程式碼就能充分利用 epoll 和 協程 威力。
程式碼示意：
from gevent import monkey;monkey.patch_all()#会把python标准库当中一些阻塞操作变成非阻塞import geventdef test1():
print("11")
gevent.sleep(4)#模拟爬虫请求阻塞
print("33")def test2():
print("22")
gevent.sleep(4)
print("44")
gevent.joinall([gevent.spawn(test1),gevent.spawn(test2)])#joinall 阻塞当前协程，执行给定的greenlet#spawn 启动协程，参数就是函数的名字gevent 的價值：
遇到阻斷就切換到另一個協程繼續執行！
使用基於 epoll 的 libev 來避免阻斷。
使用基於 gevent 的 高效能協程 來切換執行。
只在遇到阻塞的時候切換，沒有輪需的開銷，也沒有執行緒的開銷。
gevent實作並發伺服器
from gevent import monkey;monkey.patch_all() #建议放在首行，会把python标准库当中一些阻塞操作变成非阻塞import geventimport socket
server=socket.socket()
server.bind(('',6666))
server.listen(5)
print("开始监听")def readable(con,addr):
print("客户端{}接入".format(addr)) while True:
data=con.recv(1024) if data:
print(data) else:
con.close() breakwhile True:
con,addr=server.accept()
gevent.spawn(readable,con,addr)#将readable函数变为协程，并且把con和addr传入其中。gevent也有自己的佇列。使用方式和進線程基本上一樣。
基於gevent和佇列的生產者和消費者模式
from gevent import monkey;monkey.patch_all()import geventfrom gevent.queue import Queueimport randomdef producter(queue):
while True:
item=random.randint(0,99)
print('生产了{}'.format(item))
queue.put(item)
gevent.sleep(1)def comuser(queue):
while True:
item=queue.get()
print('消费了{}'.format(item))
queue=Queue()
p=gevent.spawn(producter,queue)
c=gevent.spawn(comuser,queue)
gevent.joinall([p,c])打印： 生产了33消费了33生产了95消费了95生产了92消费了92...
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