在上一篇对python并发编程的理解 中，我简单提到了协程的概念，有一个错误需要指出的是，asyncio不全是对协程的实现，只是用到了协程。

协程的历史说来话长，要从生成器开始讲起。

如果你看过我之前的文章python奇遇记：迭代器和生成器 ，对生成器的概念应该很了解。生成器节省内存，用的时候才生成结果。

# 生成器表达式a = (x*x for x in range(10))# next生成值next(a()) # 输出0next(a()) # 输出1next(a()) # 输出4

与生成器产出数据不同的是，协程在产出数据的同时还可以接收数据，具体来说就是把yield 放在了表达式的右边。我们可以使用.send() 把数据发送给协程函数。

def writer():    print('-> coroutine started')    for i in range(8):        w = yield        print(i+w)w = writer()# 本质还是生成器>>> w
    
     # 首先要用next()把协程激活>>> next(w)-> coroutine started# 发送数据>>> w.send(1)1# send到第八次之后会抛出异常# 因为协程已经结束了---------------------------------------------------------------------------StopIteration                             Traceback (most recent call last)
    

第一步必须使用next() 激活协程函数，这样才能在下一步使用.send() 发送数据。

可以看到，在第8次接收完数据之后，会产生结束的异常，因为程序流程结束了，这是正常现象。加个异常处理即可。如果需要在两个协程间传递数据呢？

def writer():    while True:        w = yield        print('>>', w)def writer_wrapper(coro):    # 激活    next(coro)    while True:        # 异常处理        try:            x = yield            # 发送数据给writer            coro.send(x)        except StopIteration:            passw = writer()wrap = writer_wrapper(w)# 激活next(wrap)for i in range(4):    wrap.send(i)# 输出>> 0>> 1>> 2>> 3

上面的代码中，数据首先传递到writer_wrapper，之后再传递到writer 。

data——>writer_wrapper——>writer

可以这么写，不过，又要预先激活，又要加异常，看起来有点麻烦啊。yield from 的出现可以解决这个问题，同样是传递数据：

def writer():    while True:        w = yield        print('>>', w)        def writer_wrapper2(coro):    yield from coro

一行代码解决问题。

总之，yield from相当于提供了一个通道，使得数据可以在协程之间流转 。writer_wrapper2 中使用yield from coro时，coro此时获得控制权，在我们.send() 数据时，writer_wrapper2 被阻塞，直到writer 打印出结果。

在这个阶段，协程本质上还是由生成器构成的。

but，

即使我们使用yield from 简化了流程，协程和生成器的知识理解起来还是有点懵逼，而且yield from 用在异步编程中有诸多不顺（asyncio以前就是用yield from），于是在3.5版本的python中，弃用了yield from ，新加入了两个关键字async 和await ，同时协程不再是生成器类型，而是原生的协程类型。

现在我们定义一个协程要像下面这样：

async def func():    await 'some code'

不用于异步的协程该怎么用，我还不知道。所以，协程的介绍到这里就结束啦。

本人才疏学浅，上文中难免有些错误，还请各位品评指正。如果觉得写的还行，欢迎关注我的公众号MLGroup，讲解python和机器学习方面的知识。