### Python中的协程（Coroutine）是什么？ 协程（Coroutine）是一种多方协同的工作方式，它允许程序在多个任务之间切换，而无需操作系统的介入。协程不是进程或线程，其执行过程类似于Python函数调用，但具有在执行过程中主动让出（yield）控制流，并在适当的时候恢复（resume）执行的能力。在Python中，协程主要通过`async/await`语法实现，以及从Python 3.4版本开始引入的`asyncio`模块，为异步IO编程提供了更原生的支持。 协程的核心思想在于执行者对控制流的“主动让出”和“恢复”。相对于线程的“抢占式调度”，协程是一种“协作式调度”方式，即协程之间执行任务按照一定的顺序交替执行。协程特别适用于IO密集型任务的高并发场景，因为它们可以在等待IO操作（如网络请求、文件读写等）时挂起，释放CPU资源给其他任务使用，从而提高整体性能。 ### 协程与生成器的不同 协程和生成器（Generator）都是Python中用于异步编程的重要概念，但它们之间存在一些关键的区别： 1. **用途**： - **生成器**：主要用于创建迭代器，实现数据的懒加载和按需生成。生成器是一种特殊的迭代器，允许在迭代过程中按需生成数据，而不是一次性生成整个序列。 - **协程**：主要用于实现异步编程，处理并发任务。协程允许在单线程中交替执行多个任务，通过`async/await`语法和事件循环（Event Loop），协程可以在等待IO操作完成时挂起，释放CPU资源给其他任务使用。 2. **控制流**： - **生成器**：通过`yield`语句产生值，并在下一次调用时从上一次停止的地方继续执行。生成器函数的执行是由外部通过`next()`方法或迭代器的`__next__()`方法控制的。 - **协程**：通过`await`表达式暂停执行，等待异步操作完成。协程的执行是由事件循环控制的，协程之间的切换和恢复是由程序自身（通过`async/await`语法）和事件循环共同完成的。 3. **状态保存**： - **生成器**：会保存其局部状态，包括局部变量的值和指令指针位置。 - **协程**：同样保存其状态，但相比生成器，它们更加灵活，可以在不同的异步任务之间切换执行。 4. **语法**： - **生成器**：使用`def`定义函数，并在函数体中使用`yield`语句。 - **协程**：使用`async def`定义异步函数，并在函数体中使用`await`表达式。 5. **执行环境**： - **生成器**：通常在同步环境中使用，用于简化复杂迭代逻辑的实现。 - **协程**：在异步环境中使用，特别适用于处理IO密集型任务，如网络请求、文件读写等。 总的来说，生成器主要用于生成值的惰性计算，而协程是一种更通用、支持异步编程的概念。在异步编程中，协程是处理非阻塞操作的重要工具。