协程又称为是微线程，英文名是Coroutine。它和线程一样可以调度，但是不同的是线程的启动和调度需要通过操作系统来处理。并且线程的启动和销毁需要涉及一些操作系统的变量申请和销毁处理，需要的时间比较长。而协程呢，它的 调度和销毁都是程序自己来控制的，因此它更加轻量级也更加灵活。
协程有这么多优点，自然也会有一些缺点，其中最大的缺点就是 需要编程语言自己支持，否则的话需要开发者自己通过一些方法来实现协程。对于大部分语言来说，都不支持这一机制。go语言由于天然支持协程，并且支持得非常好，使得它广受好评，短短几年时间就迅速流行起来。
对于Python来说，本身就有着一个GIL这个巨大的先天问题。GIL是Python的全局锁，在它的限制下 一个Python进程同一时间只能同时执行一个线程，即使是在多核心的机器当中。这就大大影响了Python的性能，尤其是在CPU密集型的工作上。所以为了提升Python的性能，很多开发者想出了使用多进程+协程的方式。一开始是开发者自行实现的，后来在Python3.4的版本当中，官方也收入了这个功能，因此目前可以光明正大地说，Python是支持协程的语言了。
生成器（generator)
生成器我们也在之前的文章当中介绍过，为什么我们介绍协程需要用到生成器呢，是因为Python的 协程底层就是通过生成器来实现的。
通过生成器来实现协程的原因也很简单，我们都知道协程需要切换挂起，而生成器当中有一个 yield关键字，刚好可以实现这个功能。所以当初那些自己在Python当中开发协程功能的程序员都是通过生成器来实现的，我们想要理解Python当中协程的运用，就必须从最原始的生成器开始。
生成器我们很熟悉了，本质上就是带有yield这个关键词的函数。
def test():
n = 0
while n < 10:
val = yield n
print('val = {}'.format(val))
n += 1这个函数当中如果没有yield这个语句，那么它就是一个普通的Python函数。加上了val = yield n这个语句之后，它有什么变化呢？
我们尝试着运行一下：
# 调用test函数获得一个生成器 g = test() print(next(g)) print(next(g)) print(next(g))
得到这么一个结果：
输出的0，1，2很好理解，就是通过next(g)返回的，这个也是生成器的标准用法。奇怪的是为什么val=None呢？val不应该等于n么？
这里想不明白是正常的，因为这里涉及到了一个新的用法就是 生成器的send方法。当我们在yield语句之前加上变量名的时候，它的含义其实是返回yield之后的内容，再从外界接收一个变量。也就是说当我们执行next(g)的时候，会从获取yield之后的数，当我们执行g.send()时，传入的值会被赋值给yield之前的数。比如我们把执行的代码改成这样：
g = test()
print(next(g))
g.send('abc')
print(next(g))
print(next(g))我们再来看执行的结果，会发现第一行val不再是None，而是我们刚刚传入的abc了。
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