1.协程（Coroutin)

抛砖引玉：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C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。

所有的子程序都是通过栈实现的。一个线程就是执行一个子程序。

子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序时明确的。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，然后转而去执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。

注意：在一个子程序中中断，去执行其他子程序，不是函数调用，类似CPU的中断。比如子程序A,B:

def A():
    print('1')
    print('2')
    print('3')

def B():
    print('x')
    print('y')
    print('z')

假设由协程执行，在执行A的过程中，可以随时中断，去执行B，B也可能再执行过程中中断再去执行A，结果可能是：1 2 x y 3 z

看起来A,B执行有点像多线程，但协程的特点在于是一个线程执行，那和多线程相比，协程有何优势？

最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。

第二大优势就是不需要多线程的锁机制。因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率回避多线程高很多。

因为协程是一个线程执行，那么怎么利用多核cpu呢？最简单的办法就是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。

Python对协程的支持是通过generator实现的。

    再generator中，我们不但可以通过for循环来迭代。还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接受调用者发出的参数。

例子：传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息，一个线程取消息，通过锁机制控制队列和等待，但一不小心就可能死锁。

如果改用协程，生产者生产消息后，直接通过yield跳转到消费者开始执行，待消费者执行完毕后，切换回生产者继续生产，效率极高：

def consumer():
    r = ""
    while True:
        n = yield r
        if not n:
            return
        print('[CONSUMER]Consuming%s...'%n)
        r = '200OK'
        
def produce(c):
    c.send(None)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print("[producer]Producing%...")
        r = c.send(n)
        print(""[PRODUCER]Consumer return:%s"%r)
    c.close
    
c = consumer()
produce(c)