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协程和子程序：
在学习异步IO模型前，先了解下协程，协程和子程序有些类似。协程看上去像子程序，但协程的调用和子程序的调用有些不同。
子程序：
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。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。
协程看上去像子程序，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。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，有点类似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也可能在执行过程中中断再去执行A，结果可能是：
1 2 x y 3 z
但是在A中是没有调用B的，所以协程的调用比函数调用理解起来要难一些。
协程和多线程：
起来A、B的执行有点像多线程，但协程的特点在于是一个线程执行，那和多线程比，协程有何优势？
最大的优势就是没有线程切换的开销带来了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，所以执行效率比多线程高很多。
使用“多线程+协程”的方式最大限度的发挥多核CPU的效率
因为协程是一个线程执行，那怎么利用多核CPU呢？最简单的方法是多进程+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。
在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，它还可以接收调用者发出的参数。
来看例子：
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而且，现成多的话还会造成没有那么高的执行效率。
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 #当被别人调用，通过yield拿到数据，进行处理，将下面的代码执行完后，又会通过yield语句返回 值（此处是r）
if not n:
return
print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
r = '200 OK'
def produce(c):
c.send(None)#来启动生成器
n = 0
while n < 5:
n = n + 1
print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
r = c.send(n)#调用consumer()消费，即已生产除了东西，就调用consumer
#拿到返回值r，继续生产下一个消息
print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
c.close() c = consumer() produce(c)
执行结果：
[PRODUCER] Producing 1... [CONSUMER] Consuming 1... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 2... [CONSUMER] Consuming 2... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 3... [CONSUMER] Consuming 3... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 4... [CONSUMER] Consuming 4... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 5... [CONSUMER] Consuming 5... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
整个流程无锁，由一个线程执行， produce 和 consumer 协作完成任务，所以称为“协程”，而非线程的抢占式多任务。