协程

一、协程的理解

子程序/子函数：在所有语言中，都是层级调用。比如：A调用B，在B执行
的过程中又可以调用C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕
它是通过栈实现的，一个线程就是一个子程序，子程序调用总是一个入口，一次返回，调用的顺序是明确的

概述：协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序的内部可中断。
然后转而执行别的子程序，不是函数调用，有点类似CPU中断。

举个例子：

def C():
    print("C--start")
    print('C--end')

def B():
    print('B--start')
    C()
    print('B--end')


def A():
    print('A--start')
    B()
    print('A--end')

A()

def A():
    
    print(1)
    print(2)
    print(3)
    
def B():
    
    print('x')
    print('y')
    print('z')
    
1
2
x
y 
z 
3

执行出这个结构
但是A中没有B的调用
看起来A、B执行过程有点像线程，但协程的特点在于是一个线程执行

与线程相比，协程的执行效率极高，为什么极高？
因为它只有一个线程，也不存在同时写变量的冲突，在协程中共享资源不加锁，只需要判断状态

二、协程原理

Python对协程的支持是通过generator实现的

def run():
    print(1)
    yield 10
    print(2)
    yield 20
    print(3)
    yield 30


# 协程的最简单风格，控制函数的阶段执行，节约线程或者进程的切换
m = run()  #返回值是一个生成器 代码不会往下执行！！！
print(next(m))
print(next(m))
print(next(m))

三、数据传输

def run():
    print(1)
    yield 10
    print(2)
    yield 20
    print(3)
    yield 30


# 协程的最简单风格，控制函数的阶段执行，节约线程或者进程的切换
m = run()  #返回值是一个生成器 代码不会往下执行！！！
print(next(m))
print(next(m))
print(next(m))

四、生产者与消费者

def product(c):
    c.send(None)
    for i in range(5):
        print('生产者产生数据%d' % i)
        r = c.send(str(i))
        print('消费者消费了数据%s' % r)
    c.close()
    
    
def customer():
    data = ''
    while True:
        n = yield data
        if not n:
            return
        print('消费者消费了%s' % n)
        data = 200
        
        
c = customer()
product(c)