一.什么是协程：

        协程是python中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小，占用的执行资源（理解为需要的资源）也更少。为啥说他说一个执行单元？因为他自带cpu上下文，这样，在合适的额gr时机，我们就可以把一个协程切换到另一个协程。只要这个过程中保存或恢复了cpu上下文，那么程序就还是可以运行的。

二.协程与线程的差异：

        在实现多任务时，线程的切换远不止系统层面上的保存和恢复cpu上下文那么简单。操作系统为了程序运行的高效性，每个线程都有自己的缓存cache等数据，操作系统会帮你做这些数据的恢复操作（快照恢复），所以线程的切换相对协程而言更耗性能。但是协程的切换只是单纯地操作cpu上下文，所以一秒钟切换上百万次协程都是没问题的。

python中的高性能框架tornado和性能测试工具locust底层用的就是协程实现。 

1.未通过生成器实现多任务：yield

"""未通过yield关键字利用生成器实现多任务"""
import timedef work1():for i in range(5):print("-----work1--执行----{}".format(i))time.sleep(0.1)def work2():for i in range(5):print("-----work2--执行----{}".format(i))time.sleep(0.1)if __name__ == '__main__':st = time.time()work1()work2()et = time.time()print("运行时间为：{}秒".format(et - st))输出：
-----work1--执行----0
-----work1--执行----1
-----work1--执行----2
-----work1--执行----3
-----work1--执行----4
-----work2--执行----0
-----work2--执行----1
-----work2--执行----2
-----work2--执行----3
-----work2--执行----4
运行时间为：1.0294520854949951秒

总结：未实现生成器之前，程序运行按顺序执行：work1执行完了再执行work2。

2.通过生成器实现微线程（协程）：yield（保存执行的上下文）

        通过yield生成器实现多任务时，work1和work2时交替执行的。

"""通过yield关键字利用生成器实现多任务"""
import timedef work1():for i in range(5):print("-----work1--执行----{}".format(i))yieldtime.sleep(0.1)def work2():for i in range(5):print("-----work2--执行----{}".format(i))yieldtime.sleep(0.1)if __name__ == '__main__':st = time.time()g1 = work1()g2 = work2()while True:try:next(g1)next(g2)except Exception as e:print("无可迭代对象")breaket = time.time()print("运行时间：{}".format(et - st)) # 4.696846008300781e-05输出：
-----work1--执行----0
-----work2--执行----0
-----work1--执行----1
-----work2--执行----1
-----work1--执行----2
-----work2--执行----2
-----work1--执行----3
-----work2--执行----3
-----work1--执行----4
-----work2--执行----4
无可迭代对象
运行时间：0.9351921081542969

总结：     1.协程(微线程，Coroutine)的本质是单任务；

                2.协程依赖于线程；

                3.协程相对于线程，占用的资源更少（几乎不占用资源）。

三.greenlet(比较low):

        为了更好的使用协程来实现多任务，python中的greenlet模块对其封装，从而使得切换任务变得更加简单。

"""
协程模块安装：pip install greenlet/pip install gevent
"""
from greenlet import greenlet
import timedef work1():for i in range(5):print("work1--正在执行：{}".format(i))g2.switch()  # 切换到g1time.sleep(0.1)def work2():for i in range(5):print("work2--正在执行：{}".format(i))g1.switch()  # 切换到g2time.sleep(0.1)if __name__ == '__main__':st = time.time()g1 = greenlet(work1)g2 = greenlet(work2)# 切换到g1中执行g1.switch()  # 执行g1print("所有协程执行完毕～～～")et = time.time()print("运行时间：{}".format(et - st)) 输出：
work1--正在执行：0
work2--正在执行：0
work1--正在执行：1
work2--正在执行：1
work1--正在执行：2
work2--正在执行：2
work1--正在执行：3
work2--正在执行：3
work1--正在执行：4
work2--正在执行：4
所有协程执行完毕～～～
运行时间：0.930009126663208

四.gevent:(推荐)

        协程存在与线程之中，线程默认不会等待协程执行。spawn():开启协程（第一个参数为协程要执行的任务）join():线程要等待协程执行结束。协程之间切换条件：gevent.sleep():耗时等待的情况下才会切换

"""协程：gevent(终极版本）协程存在与线程之中，线程默认不会等待协程执行。spawn():开启协程（第一个参数为协程要执行的任务）join():线程要等待协程执行结束。协程之间切换条件：gevent.sleep():耗时等待的情况下才会切换
"""
import gevent, timedef work1():for i in range(5):print("work1--正在执行：{}".format(i))gevent.sleep(0.1)def work2():for i in range(5):print("work2--正在执行：{}".format(i))gevent.sleep(0.1)if __name__ == '__main__':st = time.time()# 创建2个协程g1 = gevent.spawn(work1)g2 = gevent.spawn(work2)# 线程等待协程执行完毕g1.join()g2.join()et = time.time()print("运行时间为：{}秒".format(et - st))输出：
work1--正在执行：0
work2--正在执行：0
work1--正在执行：1
work2--正在执行：1
work1--正在执行：2
work2--正在执行：2
work1--正在执行：3
work2--正在执行：3
work1--正在执行：4
work2--正在执行：4
运行时间为：0.5262598991394043秒

使用gevent.monkey.patch_all()补丁，可不用gevent.sleep()方法，有耗时的io操作时会自动切换。

"""协程：gevent(终极版本）协程存在与线程之中，线程默认不会等待协程执行。spawn():开启协程（第一个参数为协程要执行的任务）join():线程要等待协程执行结束。协程之间切换条件：gevent.sleep():耗时等待的情况下才会切换如果使用了gevent的程序补丁，则不需要gevent.sleep(),会自动切换gevent.monkey.patch_all()
"""
import gevent, time
from gevent import monkeygevent.monkey.patch_all()def work1():for i in range(5):print("work1--正在执行：{}".format(i))time.sleep(0.1)def work2():for i in range(5):print("work2--正在执行：{}".format(i))time.sleep(0.1)if __name__ == '__main__':st = time.time()# 创建2个协程g1 = gevent.spawn(work1)g2 = gevent.spawn(work2)# 线程等待协程执行完毕g1.join()g2.join()et = time.time()print("运行时间为：{}秒".format(et - st))输出：
work1--正在执行：0
work2--正在执行：0
work1--正在执行：1
work2--正在执行：1
work1--正在执行：2
work2--正在执行：2
work1--正在执行：3
work2--正在执行：3
work1--正在执行：4
work2--正在执行：4
运行时间为：0.518481969833374秒