在前面通过多线程、多进程进行并发编程时，已经能够覆盖大部分的并发场景。但是，在代码编写方面以及实际的性能提升方面，还是存在一些问题的（即便抛开GIL的因素，有些场景的并发似乎反而不及单线程）。
由于存在的一些问题，自然而然想到了有没有解决现存问题的方案，毕竟偷懒、贪心是大部分人的常态，既要、又要、还要，始终是成年人的最佳选择。本文的主角“协程”，就是这种既要、又要、还要的解决方案。
本文的内容主要有：
1、现存问题及协程的引入
2、进程、线程、协程的比较
3、Python协程的实现方案
4、使用async/await编写原生协程
现存问题及协程的引入基于多线程、多进程实现的并发编程，能够覆盖大部分的场景需求，但是，还是存在一些问题的：
1、线程、进程创建及上下文切换，会导致较大的资源、性能的开销，比如极端情况下的C10M问题：如何利用8核CPU、64G内存、10gbps的网络环境中实现1000万的并发连接。
2、线程、进程的并发编程，会涉及到线程间同步等问题，需要进行额外的同步机制编写，比如Lock。
由于这些问题的存在，我们很自然地会想到：
1、能否进一步降低任务切换的开销，没有线程创建、甚至进程创建和切换的开销？
2、能否采用我们以往编写同步代码的习惯性做法，实现异步的开发？
进程的创建需要申请更多的资源，是比较重的方案，所以进一步发展出了更轻量级的线程方案。如果还要进一步降低开销，自然而然想到能否在单线程内做文章，我们在一个线程内实现多个任务的自行切换。
任务通常是由函数来实现的，要能够实现单线程内进行多个函数的调度切换，首先我们需要的是能够更加灵活控制的函数，比如至少能够做到像线程切换一样，可以挂起/暂停，可以恢复执行等。
这个比线程更细粒度的解决方案，就是协程（Coroutine）。
所谓协程，是一种用于构建并发程序的计算结构。与传统的线程和进程相比，协程是一种更加轻量级的并发编程方式，它允许在单个线程中进行多任务处理。协程通过在函数执行期间的“挂起”和“恢复”来实现任务的切换，从而实现并发。
这个概念有点官方，其实，另一种更加直观的说法是：协程就是可以暂停的函数！
进程、线程、协程的比较从组成结构上可以看出：
1、进程是操作系统进行资源分配的基本单位，这些资源通常是存储在内存中的程序代码、数据、进程打开的文件等。
2、线程是操作系统进行调度（本质上是CPU资源分配）的基本单位，线程的执行是相互独立的，线程执行相关的上下文环境，包括调用栈、通用寄存器、指令计数器等。所谓的上下文切换，其实就是将挂起的线程的这些内容保存起来，将调度执行的线程的上下文内容进行恢复，然后进行线程指令序列的执行。
3、协程是一个进程内可以挂起、恢复的不同任务的函数。
简单比较一下三者：
Python的协程方案，其实经历了比较场的一段历程，主要分为3个阶段：
1、可暂停的函数，很自然想到了生成器，基于生成器的yield/send语法变形而为协程，但是编写起来比较麻烦。
2、引入装饰器@asyncio.coroutine 和 yield from语法。
3、Python 3.5之后，引入async/awit关键字，进行更加自然的原生协程开发。
当然，现在进行协程开发，推荐的都是使用async/await关键字进行原生协程开发，而不在使用生成器进行开发。因为代码编写起来更加简洁、直观。
但是，如果想要深入了解协程的实现机制，还是可以通过研究生成器相关的yield、send、throw、close、yield from等实现机制。
生成器相关的内容，前面的文章中已经有所涉及，感兴趣的同学可以自行查阅历史文章。
使用async/await编写原生协程接下来，通过代码简单演示一些基于async/await进行原生协程的开发，直接来看代码：
执行结果：
对代码及执行结果做个简单的说明：
1、代码中使用asyncio.sleep(1)模拟函数需要执行IO操作，应当挂起、让渡CPU资源。注意，不能使用time.sleep()，这个是使整个线程阻塞。
2、可以看到两个任务Task1执行到IO任务时，会让渡CPU，切换到Task2的执行，两者是在交互执行。真正实现了线程内的多个任务的切换。
3、代码的编写上，除了async/await关键字的部分，基本上是按照我们进行同步编程中代码的编写方式，很自然地就实现了基于协程的异步编程。所以，协程方案下的代码编写更加简洁、清晰。
需要特别说明的是，关于协程的应用场景，需要结合到后续异步io的内容，才会有个更加深入的掌握。这里，为了保证并发编程内容上的完整性，所以，提前介绍了。
总结本文通过对多线程、多进程方案中的并发编程的问题的描述，引出了协程的概念，以及协程主要解决的问题。简单比较了进程、线程、协程各自的特点，并描述了Python中协程的实现历程。最后，通过代码演示了基于async/await的原生协程的使用。
感谢您的拨冗阅读，希望对您有所帮助！
