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既然要说到协程，就不得不先提一下 yield 的用法了，yield 最主要的用法就两种。yield r 和 n = yield r ，
yield 简要理解：yield 就是 return 返回一个值，并且记住这个返回的位置，下次迭代就从这个位置后开始。
def foo(): print("starting...") while True: res = yield 4 print("res:", res)g = foo()print(next(g))print("-" * 20)print(next(g)) starting...4--------------------res: None4
n = yield r 和 r = c.send(n)
def foo(): print("starting...") while True: res = yield 4 print("res:", res)g = foo()print(next(g))print("-" * 20)# print(next(g))print(g.send(7)) starting...4--------------------res: 74
通过上面的例子不难理解，next(g) 和 g.send(param) 其实是比较类似的，只不过后面这个在进行下一步的时候传递了参数进去，或者你也可以认为 next(g) 也传递了参数进去，只不过传递的是 None 而已。
所以，这也可以解释为什么 next(g) 也可以用 g.send(None) 来替换。
如果还有疑问的话，可以看看这篇博客：，相信这篇博客看了之后，你再看下面例子的代码就不那么费劲了 。
协程最大的优势就是极高的执行效率。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。
一般讲协程的时候喜欢用下面这个经典的生产者消费者的例子：
import timedef consumer(): r = '' while True: n = yield r if not n: return print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n) time.sleep(1) r = '200 OK'def produce(c): c.send(None) n = 0 while n < 5: n = n + 1 print('[PRODUCER] Producing %s...' % n) r = c.send(n) print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r) c.close()if __name__ == '__main__': 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
运行流程：
注意到consumer函数是一个generator，把一个consumer传入produce后：
首先调用c.send(None)启动生成器 （其实用 next(c) 启动也是可以的）；
然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行；
consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回；
produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息；
produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束。
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。
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