协程，英文名Coroutine。
前面介绍Python的多线程，以及用多线程实现并发（参见这篇文章【浅析Python多线程】），今天介绍的协程也是常用的并发手段。本篇主要内容包含：协程的基本概念、协程库的实现原理以及Python中常见的协程库。
1 协程的基本概念
我们知道线程的调度（线程上下文切换）是由操作系统决定的，当一个线程启动后，什么时候占用CPU、什么时候让出CPU，程序员都无法干涉。假设现在启动4个线程，CPU线程时间片为 5 毫秒，也就是说，每个线程每隔5ms就让出CPU，让其他线程抢占CPU。可想而知，等4个线程运行结束，要进行多少次切换？
如果我们能够自行调度自己写的程序，让一些代码块遇到IO操作时，切换去执行另外一些需要CPU操作的代码块，是不是节约了很多无畏的上下文切换呢？是的，协程就是针对这一情况而生的。我们把写好的一个应用程序分为很多个代码块，如下图所示：
把应用程序的代码分为多个代码块，正常情况代码自上而下顺序执行。如果代码块A运行过程中，能够切换执行代码块B，又能够从代码块B再切换回去继续执行代码块A，这就实现了协程（通常是遇到IO操作时切换才有意义）。示意图如下：
所以，关于协程可以总结以下两点：
（1）线程的调度是由操作系统负责，协程调度是程序自行负责。
（2）与线程相比，协程减少了无畏的操作系统切换。
实际上当遇到IO操作时做切换才更有意义，（因为IO操作不用占用CPU），如果没遇到IO操作，按照时间片切换，无意义。
举个例子，你在做一顿饭你要蒸饭和炒菜：最笨的方法是先蒸饭，饭蒸好了再去炒菜。这样一顿饭得花不少时间，就跟我们没采用并发编程一样。
多线程相当于，你5分钟在做蒸饭的工作，到了5分钟开始炒菜，又过了5分钟，你又去忙蒸饭。
协程相当于，你淘完米，放在电饭锅，按下煮饭键之后，你开始去炒菜。炒菜的时候油没热，你可以调佐料。这样，你炒两个菜出来，饭蒸好了。整个过程你没闲着，但是节约了不少时间。
2 基于yield实现协程
如1中所述，代码块A能够中断去执行代码块B，代码块B能够中断，执行代码块A。这不是和yield功能如出一辙吗？我们先回忆一下yield的功能：
(1) 在函数中，语句执行到yield，会返回yield 后面的内容；当再回来执行时，从yield的下一句开始执行；
(2) 使用yield语法的函数是一个生成器；
(3) python3中，通过 .__next__() 或者 next() 方法获取生成器的下一个值。
来看一个yield实现协程的例子：
from collections import deque
def sayHello(n):
while n > 0:
print("hello~", n)
yield n
n -= 1
print('say hello')
def sayHi(n):
x = 0
while x < n:
print('hi~', x)
yield
x += 1
print("say hi")
# 使用yield语句，实现简单任务调度器
class TaskScheduler(object):
def __init__(self):
self._task_queue = deque()
def new_task(self, task):
'''
向调度队列添加新的任务
'''
self._task_queue.append(task)
def run(self):
'''
不断运行，直到队列中没有任务
'''
while self._task_queue:
task = self._task_queue.popleft()
try:
next(task)
self._task_queue.append(task)
except StopIteration:
# 生成器结束
pass
sched = TaskScheduler()
sched.new_task(sayHello(10))
sched.new_task(sayHi(15))
sched.run()
上例执行时，你会看到sayHello()和sayHi() 不断交替执行，当执行sayHello()时，在yield处中断，当执行sayHi()时从yield处中断，切换回sayHello()从yield之后的一句开始执行。。。如此来回交替无缝连接。
3 基于yield实现actor模型
actor模式是一种最古老的也是最简单的并行和分布式计算解决方案。下面我们通过yield来实现：
from collections import deque
class ActorScheduler:
def __init__(self):
self._actors = {}
self._msg_queue = deque()
def new_actor(self, name, actor):
self._msg_queue.append((actor, None))
self._actors[name] = actor
def send(self, name, msg):
actor = self._actors.get(name)
if actor:
self._msg_queue.append((actor, msg))
def run(self):
while self._msg_queue:
# print("队列：", self._msg_queue)
actor, msg = self._msg_queue.popleft()
# print("actor", actor)
# print("msg", msg)
try:
actor.send(msg)
except StopIteration:
pass
if __name__ == '__main__':
def say_hello():
while True:
msg = yield
print("say hello", msg)
def say_hi():
while True:
msg = yield
print("say hi", msg)
def counter(sched):
while True:
n = yield
print("counter:", n)
if n == 0:
break
sched.send('say_hello', n)
sched.send('say_hi', n)
sched.send('counter', n-1)
sched = ActorScheduler()
# 创建初始化 actors
sched.new_actor('say_hello', say_hello())
sched.new_actor('say_hi', say_hi())
sched.new_actor('counter', counter(sched))
sched.send('counter', 10)
sched.run()
上例中：
(1) ActorScheduler 负责事件循环
(2) counter() 负责控制终止
(3) say_hello() / say_hi() 相当于切换的协程，当程序运行到这些函数内部的yield处，就开始切换。
所以，当执行时，我们能够看到say_hello() / say_hi()不断交替切换执行，直到counter满足终止条件之后，协程终止。看懂上例可能需要花费一些时间。实际上我们已经实现了一个“操作系统”的最小核心部分。 生成器函数(含有yield的函数)就是认为，而yield语句是任务挂起的信号。 调度器循环检查任务列表直到没有任务要执行为止。
4 协程库的实现及asyncio
有了前面对协程的了解，我们可以思考怎样去实现一个协程库？我觉得可以从以下两个个方面去思考：
（1）事件循环 (event loop)。事件循环需要实现两个功能，一是顺序执行协程代码；二是完成协程的调度，即一个协程“暂停”时，决定接下来执行哪个协程。
（2）协程上下文的切换。基本上Python 生成器的 yeild 已经能完成切换，Python3中还有特定语法支持协程切换。
我们看一个比较复杂的例子：
from collections import deque
from select import select
class YieldEvent:
def handle_yield(self, sched, task):
pass
def handle_resume(self, sched, task):
pass
# 任务调度(相当于EventLoop)
class Scheduler:
def __init__(self):
self._numtasks = 0 # 任务总数量
self._ready = deque() # 等待执行的任务队列
self._read_waiting = {} # 正等待读的任务
self._write_waiting = {} # 正等待写的任务
# 利用I/O多路复用 监听读写I/0
def _iopoll(self):
rset, wset, eset = select(self._read_waiting,
self._write_waiting, [])
for r in rset:
evt, task = self._read_waiting.pop(r)
evt.handle_resume(self, task)
for w in wset:
evt, task = self._write_waiting.pop(w)
evt.handle_resume(self, task)
def new(self, task):
"""添加一个新的任务"""
self._ready.append((task, None))
self._numtasks += 1
def add_ready(self, task, msg=None):
"""添加到任务对列等待执行"""
self._ready.append((task, msg))
def _read_wait(self, fileno, evt, task):
self._read_waiting[fileno] = (evt, task)
def _write_wait(self, fileno, evt, task):
self._write_waiting[fileno] = (evt, task)
def run(self):
while self._numtasks:
# 如果任务数量为空，阻塞在select处，保持监听
if not self._ready:
self._iopoll()
task, msg = self._ready.popleft()
try:
r = task.send(msg)
if isinstance(r, YieldEvent):
r.handle_yield(self, task)
else:
raise RuntimeError('unrecognized yield event')
except StopIteration:
self._numtasks -= 1
# 示例： 将协程抽象成YieldEvent的子类，并重写handle_yield和handle_resume方法
class ReadSocket(YieldEvent):
def __init__(self, sock, nbytes):
self.sock = sock
self.nbytes = nbytes
def handle_yield(self, sched, task):
sched._read_wait(self.sock.fileno(), self, task)
def handle_resume(self, sched, task):
data = self.sock.recv(self.nbytes)
sched.add_ready(task, data)
class WriteSocket(YieldEvent):
def __init__(self, sock, data):
self.sock = sock
self.data = data
def handle_yield(self, sched, task):
sched._write_wait(self.sock.fileno(), self, task)
def handle_resume(self, sched, task):
nsent = self.sock.send(self.data)
sched.add_ready(task, nsent)
class AcceptSocket(YieldEvent):
def __init__(self, sock):
self.sock = sock
def handle_yield(self, sched, task):
sched._read_wait(self.sock.fileno(), self, task)
def handle_resume(self, sched, task):
r = self.sock.accept()
sched.add_ready(task, r)
class Socket(object):
def __init__(self, sock):
self._sock = sock
def recv(self, maxbytes):
return ReadSocket(self._sock, maxbytes)
def send(self, data):
return WriteSocket(self._sock, data)
def accept(self):
return AcceptSocket(self._sock)
def __getattr__(self, name):
return getattr(self._sock, name)
if __name__ == '__main__':
from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM
def readline(sock):
chars = []
while True:
c = yield sock.recv(1)
print(c)
if not c:
break
chars.append(c)
if c == b'\n':
break
return b''.join(chars)
# socket server 使用生成器
class EchoServer:
def __init__(self, addr, sched):
self.sched = sched
sched.new(self.server_loop(addr))
def server_loop(self, addr):
s = Socket(socket(AF_INET, SOCK_STREAM))
s.bind(addr)
s.listen(5)
while True:
c, a = yield s.accept()
print('Got connection from ', a)
print("got", c)
self.sched.new(self.client_handler(Socket(c)))
def client_handler(self, client):
while True:
try:
line = yield from readline(client)
if not line:
break
print("from Client::", str(line))
except Exception:
break
while line:
try:
nsent = yield client.sendall(line)
print("nsent", nsent)
line = line[nsent:]
except Exception:
break
client.close()
print('Client closed')
sched = Scheduler()
EchoServer(('localhost', 9999), sched)
sched.run()
Scheduler相当于实现事件循环并调度协程， 添加到事件循环中的事件必须继承YieldEvent， 并重写它定义的两个方法。此例比较难，看不懂可以忽略。
我们看一下Python3中的协程库asyncio是怎么实现的：
import asyncio
@asyncio.coroutine
def say_hi(n):
print("start:", n)
r = yield from asyncio.sleep(2)
print("end:", n)
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [say_hi(0), say_hi(1)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
# start: 1
# start: 0
# 停顿两秒
# end: 1
# end: 0
（1）@asyncio.coroutine把一个generator标记为coroutine类型，然后，我们就把这个coroutine扔到EventLoop中执行。
（2）yield from语法可以让我们方便地调用另一个generator。由于asyncio.sleep()也是一个coroutine，所以线程不会等待asyncio.sleep()，而是直接中断并执行下一个消息循环。当asyncio.sleep()返回时，线程就可以从yield from拿到返回值（此处是None），然后接着执行下一行语句。
（3）asyncio.sleep(1)相当于一个耗时1秒的IO操作，在此期间，主线程并未等待，而是去执行EventLoop中其他可以执行的coroutine了，因此可以实现并发执行。
asyncio中get_event_loop()就是事件循环，而装饰器@asyncio.coroutine标记了一个协程，并yield from 语法实现协程切换。在Python3.5中，新增了async和await的新语法，代替装饰器和yield from。上例可以用新增语法完全代替。
async def say_hi(n):
print("start:", n)
r = await asyncio.sleep(2)
print("end:", n)
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [say_hi(0), say_hi(1)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
# start: 1
# start: 0
# 停顿两秒
# end: 1
# end: 0
将@asyncio.coroutine换成async， 将yield from 换成await 即可。
5 协程的缺点
（1）使用协程，只能使用单线程，多线程的便利就一点都用不到。例如，I/O阻塞程序，CPU仍然会将整个任务挂起直到操作完成。
（2） 一旦使用协程，大部分ython库并不能很好的兼容，这就会导致要改写大量的标准库函数。
所以，最好别用协程，一旦用不好，协程给程序性能带来的提升，远远弥补不了其带来的灾难。