协程
在python GIL之下，同一时刻只能有一个线程在运行，那么对于CPU计算密集的程序来说，线程之间的切换开销就成了拖累，而以I/O为瓶颈的程序正是协程所擅长的：
Python中的协程经历了很长的一段发展历程。其大概经历了如下三个阶段：
1.最初的生成器变形yield/send；
2.引入@asyncio.coroutine和yield from；
3.在最近的Python3.5版本中引入async/await关键字。
（1）从yield说起
先看一段普通的计算斐波那契续列的代码
deffibs(n): res=[0]*n index=0 a=0 b=1 whileindex<n: res[index]=b a,b=b,a+b index+=1 returnres forfib_resinfibs(20): print(fib_res)
如果我们仅仅是需要拿到斐波那契序列的第n位，或者仅仅是希望依此产生斐波那契序列，那么上面这种传统方式就会比较耗费内存。
这时，yield就派上用场了。
deffib(n): index=0 a=0 b=1 whileindex<n: yieldb a,b=b,a+b index+=1 forfib_resinfib(20): print(fib_res)
当一个函数中包含yield语句时，python会自动将其识别为一个生成器。这时fib(20)并不会真正调用函数体，而是以函数体生成了一个生成器对象实例。
yield在这里可以保留fib函数的计算现场，暂停fib的计算并将b返回。而将fib放入for…in循环中时，每次循环都会调用next(fib(20))，唤醒生成器，执行到下一个yield语句处，直到抛出StopIteration异常。此异常会被for循环捕获，导致跳出循环。
(2) Send来了
从上面的程序中可以看到，目前只有数据从fib(20)中通过yield流向外面的for循环；如果可以向fib(20)发送数据，那不是就可以在Python中实现协程了嘛。
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于是，Python中的生成器有了send函数，yield表达式也拥有了返回值。
我们用这个特性，模拟一个慢速斐波那契数列的计算：
importtime
importrandom
defstupid_fib(n):
index=0
a=0
b=1
whileindex<n:
sleep_cnt=yieldb
print('letmethink{0}secs'.format(sleep_cnt))
time.sleep(sleep_cnt)
a,b=b,a+b
index+=1
print('-'*10+'testyieldsend'+'-'*10)
N=20
sfib=stupid_fib(N)
fib_res=next(sfib)
whileTrue:
print(fib_res)
try:
fib_res=sfib.send(random.uniform(0,0.5))
exceptStopIteration:
break
python 进行并发编程
在Python 2的时代，高性能的网络编程主要是使用Twisted、Tornado和Gevent这三个库，但是它们的异步代码相互之间既不兼容也不能移植。
asyncio是Python 3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。
asyncio的编程模型就是一个消息循环。我们从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用，然后把需要执行的协程扔到EventLoop中执行，就实现了异步IO。
Python的在3.4中引入了协程的概念，可是这个还是以生成器对象为基础。
Python 3.5添加了async和await这两个关键字，分别用来替换asyncio.coroutine和yield from。
python3.5则确定了协程的语法。下面将简单介绍asyncio的使用。实现协程的不仅仅是asyncio，tornado和gevent都实现了类似的功能。
（1）协程定义
用asyncio实现Hello world代码如下：
importasyncio
@asyncio.coroutine
defhello():
print("Helloworld!")
#异步调用asyncio.sleep(1):
r=yieldfromasyncio.sleep(1)
print("Helloagain!")
#获取EventLoop:
loop=asyncio.get_event_loop()
#执行coroutine
loop.run_until_complete(hello())
loop.close()
@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。 hello()会首先打印出Hello world!，然后，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。
把asyncio.sleep(1)看成是一个耗时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。
我们用Task封装两个coroutine试试：
importthreading
importasyncio
@asyncio.coroutine
defhello():
print('Helloworld!(%s)'%threading.currentThread())
yieldfromasyncio.sleep(1)
print('Helloagain!(%s)'%threading.currentThread())
loop=asyncio.get_event_loop()
tasks=[hello(),hello()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
观察执行过程：
Helloworld!(<_MainThread(MainThread,started140735195337472)>) Helloworld!(<_MainThread(MainThread,started140735195337472)>) (暂停约1秒) Helloagain!(<_MainThread(MainThread,started140735195337472)>) Helloagain!(<_MainThread(MainThread,started140735195337472)>)
由打印的当前线程名称可以看出，两个coroutine是由同一个线程并发执行的。
如果把asyncio.sleep()换成真正的IO操作，则多个coroutine就可以由一个线程并发执行。
asyncio案例实战
我们用asyncio的异步网络连接来获取sina、sohu和163的网站首页：
async_wget.py
importasyncio
@asyncio.coroutine
defwget(host):
print('wget%s...'%host)
connect=asyncio.open_connection(host,80)
reader,writer=yieldfromconnect
header='GET/HTTP/1.0\r\nHost:%s\r\n\r\n'%host
writer.write(header.encode('utf-8'))
yieldfromwriter.drain()
whileTrue:
line=yieldfromreader.readline()
ifline==b'\r\n':
break
print('%sheader>%s'%(host,line.decode('utf-8').rstrip()))
#Ignorethebody,closethesocket
writer.close()
loop=asyncio.get_event_loop()
tasks=[wget(host)forhostin['www.sina.com.cn','www.sohu.com','www.163.com']]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
结果信息如下：
wgetwww.sohu.com... wgetwww.sina.com.cn... wgetwww.163.com... (等待一段时间) (打印出sohu的header) www.sohu.comheader>HTTP/1.1200OK www.sohu.comheader>Content-Type:text/html ... (打印出sina的header) www.sina.com.cnheader>HTTP/1.1200OK www.sina.com.cnheader>Date:Wed,20May201504:56:33GMT ... (打印出163的header) www.163.comheader>HTTP/1.0302MovedTemporarily www.163.comheader>Server:CdnCacheServerV2.0 ...
可见3个连接由一个线程通过coroutine并发完成。
小结
asyncio提供了完善的异步IO支持；
异步操作需要在coroutine中通过yield from完成；