因为工作中慢慢开始用python的协程，所以想更好的理解一下实现方式，故翻译此文
原文中把词汇表放到最后，但是我个人觉得放在最开始比较好，这样可以增加当你看原文时的理解程度
词汇表
原生协程函数 Native coroutine function：
由async def定义的协程函数，可以使用await和return value语句
原生协程 Native coroutine：
原生协程函数返回的对象。见“await表达式”一节。
基于生成器的协程函数 Generator-based coroutine function：
基于生成器语法的协程，最常见的是用 @asyncio.coroutine装饰过的函数。
基于生成器的协程 Generator-based coroutine：
基于生成器的协程函数返回的对象。
协程 Coroutine：
“原生协程”和“基于生成器的协程”都是协程。
协程对象 Coroutine object：
“原生协程对象”和“基于生成器的协程对象”都是协程对象。
Future-like对象 Future-like object：
一个有__await__方法的对象，或一个有tp_as_async->am_await函数的C语言对象，它们返回一个迭代器。Future-like对象可以在协程里被一条await语句消费（consume）。协程会被await语句挂起，直到await语句右边的Future-like对象的__await__执行完毕、返回结果。见“await表达式”一节。
Awaitable
一个Future-like对象或一个协程对象。见“await表达式”一节。
异步上下文管理器 Asynchronous context manager：
有__aenter__和__aexit__方法的对象，可以被async with语句使用。见“异步上下文管理器和‘async with’”一节。
可异步迭代对象 Asynchronous iterable：
有__aiter__方法的对象， 该方法返回一个异步迭代器对象。可以被async for语句使用。见“异步迭代器和‘async for’”一节。
异步迭代器 Asynchronous iterator：
有__anext__方法的对象。见“异步迭代器和‘async for’”一节。
摘要
随着互联网和连接程序的增长，引发了对响应性和可扩展代码的需求，该提议的目标是让我们共容易的通过编写显示异步，高并发的python代码并且更加Pythonic
它提出把写成的概念独立出来，并引入新的支持语法。最终的目标是帮助在python中建立一个通用的，易于接近的异步编程构思模型，并使其尽可能接近于同步编程(说白了就是让你通过类似写同步编程的方式，写出异步代码)
这个PEPE建设异步任务是类似于标准模块asyncio.events.AbstractEventLoop的事件循环调度和协调。虽然这个PEP不依赖人去特定的时间循环实现，但它仅仅与使用yield作为调度程序信号的协程类型相关，表示协程将等待知道事件(例如:IO)完成
我们相信，这里提出的更改将有助于python在快速增长的异步编程领域保持更好的竞争力，因为许多其他语言已经采或将要采用类似的功能
API设计和实施修订
对Python 3.5的初始beta版本的反馈导致重新设计支持此PEP的对象模型，以更清楚地将原生协程与生成器分离 - 而不是一种新的生成器，现在原生协程有明确的独立类型
这个改变主要是为了解决原生协程在tornado里使用出现的一些问题
在CPython3.5.2 中更新了__aiter__ 协议。
在3.5.2之前，__aiter__ 是被期望返回一个等待解析为异步迭代器，从3.5.2开始，__aiter__ 应该直接返回异步迭代器
如果在3.5.2中使用旧协议中，Python将引发PendingDeprecationWarning异常
在CPython 3.6中，旧的__aiter__协议仍将受到引发DeprecationWarning的支持
在CPython 3.7中，将不再支持旧的__aiter__协议：如果__aiter__返回除异步迭代器之外的任何内容，则将引发RuntimeError。
理论和目标
当前的Python支持通过生成器（PEP342）实现协程，并通过PEP380中引入的yield from 语法进一步增强，这种方法有很多缺点：
- 协程序与生成器具有相同的语法，很容易混淆，对于初级开发者来说尤其如此。
- 一个函数是否是一个协程，取决于它里面是否出现了yield或yield from语句。这并不明显，容易在重构函数的时候搞乱，导致出错。
- 异步调用被yield语法限制了，我们不能获得、使用更多的语法特性，比如with和for。
这个PEP把协程从生成器独立出来，成为Python的一个原生事物。这会消除协程和生成器之间的混淆，方便编写不依赖特定库的协程代码。也为linter和IDE进行代码静态分析提供了机会。
使用原生协程和相应的新语法，我们可以在异步编程时使用上下文管理器（context manager）和迭代器。如下文所示，新的async with语句可以在进入、离开运行上下文（runtime context）时进行异步调用，而async for语句可以在迭代时进行异步调用。
规范
该提议引入了新的语法和语义来增强Python对协程支持。
请理解Python现有的协程（见PEP 342和PEP 380），这次改变的动机来自于asyncio框架（PEP 3156）和Confunctions提案（PEP 3152，此PEP已经被废弃）。
由此，在本文中，我们使用“原生协程”指用新语法声明的协程。“生成器实现的协程”指用传统方法实现的协程。“协程”则用在两个都可以使用的地方。
新的协程声明语法
使用以下语法声明原生协程：
async def read_data(db): pass
协程语法的关键点：
- async def函数必定是协程，即使里面不含有await语句。
- 如果在async函数里面使用yield或yield from语句，会引发SyntaxError异常。
- 在CPython内部，引入两个新的代码对象标识（code object flags）：
CO_COROUTINE表示这是原生协程。（由新语法定义）
CO_ITERABLE_COROUTINE表示这是用生成器实现的协程，但是和原生协程兼容。（用装饰器types.coroutine()装饰过的生成器协程） - 调用一个普通生成器，返回一个生成器对象（generator object）；相应的，调用一个协程返回一个协程对象（coroutine object
- 协程不再抛出StopIteration异常，因为抛出的StopIteration异常会被包装（wrap）成一个RuntimeError异常。对于普通的生成器想要这样需要进行future import
- 如果一个协程从未await等待就被垃圾收集器销毁了，会引发一个RuntimeWarning异常
types.coroutine()
types模块添加了一个新函数coroutine(fn)，使用它，“生成器实现的协程”和“原生协程”之间可以进行互操作。
@types.coroutine def process_data(db): data = yield from read_data(db) ...
该函数将CO_ITERABLE_COROUTINE标志应用于生成器函数的代码对象，使其返回一个协程对象。如果fn不是生成器函数，它将被包装。如果它返回一个生成器，它将被包装在一个等待的代理对象中（参见下面的等待对象的定义）。
types.coroutine()不会设置CO_COROUTINE标识，只有用新语法定义的原生协程才会有这个标识。
await表达式
新的await表达式用于获得协程执行的结果：
async def read_data(db): data = await db.fetch('SELECT ...') ...
await 和yield from 是非常类似的，会挂起read_data的执行，直到等待db.fetch完成并返回结果数据。
await使用yield from的实现，但是加入了一个额外步骤——验证它的参数类型。await只接受awaitable对象，awaitable对象是以下的其中一个：
- 一个原生协程对象（由一个原生协程函数返回）
- 用装饰器types.coroutine()装饰的一个“生成器实现的协程”对象
- 一个有__await__方法的对象（__await__方法返回的一个迭代器）。调用链上的每一个yield from 最终都会以一个yield结束，这是Future实现的基本机制。在Python内部，协程是一种特殊的生成器，所以每个await最终会被await调用链条上的某个yield语句挂起。为了让协程也有这样的行为，添加了一个新的魔术方法__await__。
例如，在asyncio模块，要想在await语句里使用Future对象，唯一的修改是给asyncio.Future加一行：__await__ = __iter__
在本文中，有__await__方法的对象被称为Future-like对象（协程会被await语句挂起，直到await语句右边的Future-like对象的__await__执行完毕、返回结果。）
如果__await__返回的不是一个迭代器，则引发TypeError异常。
在CPython C API，有tp_as_async.am_await函数的对象，该函数返回一个迭代器（类似__await__方法）
如果在async def函数之外使用await语句，会引发SyntaxError异常。这和在def函数之外使用yield语句一样。
如果await右边不是一个awaitable对象，会引发TypeError异常。
新的运算符优先级表
有效的语法示例
| Expression | Will be parsed as |
|---|---|
| if await fut: pass | if (await fut): pass |
| if await fut + 1: pass | if (await fut) + 1: pass |
| pair = await fut, 'spam' | pair = (await fut), 'spam' |
| with await fut, open(): pass | with (await fut), open(): pass |
| await foo()['spam'].baz()() | await ( foo()['spam'].baz()() ) |
| return await coro() | return ( await coro() ) |
| res = await coro() ** 2 | res = (await coro()) ** 2 |
| func(a1=await coro(), a2=0) | func(a1=(await coro()), a2=0) |
| await foo() + await bar() | (await foo()) + (await bar()) |
| -await foo() | -(await foo()) |
无效的用法
| Expression | Should be written as |
|---|---|
| await await coro() | await (await coro()) |
| await -coro() | await (-coro()) |
异步上下文管理器和“async with”
异步上下文管理器（asynchronous context manager），可以在它的enter和exit方法里挂起、调用异步代码。
为此，我们设计了一套方案，添加了两个新的魔术方法：__aenter__和__aexit__，它们必须返回一个awaitable。
异步上下文管理器的一个示例：
class AsyncContextManager: async def __aenter__(self): await log('entering context') async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb): await log('exiting context')
新语法
采纳了一个异步上下文管理器的新语法
async with EXPR as VAR:
BLOCK
这在语义上等同于：
mgr = (EXPR) aexit = type(mgr).__aexit__ aenter = type(mgr).__aenter__(mgr) VAR = await aenter try: BLOCK except: if not await aexit(mgr, *sys.exc_info()): raise else: await aexit(mgr, None, None, None)
与常规with语句一样，可以在单个async with语句中指定多个上下文管理器。
在使用async with时，如果上下文管理器没有__aenter__和__aexit__方法，则会引发错误。在async def函数之外使用async with则会引发SyntaxError异常。
例子
使用异步上下文管理器，可以轻松地为协同程序实现适当的数据库事务管理器：
async def commit(session, data): ... async with session.transaction(): ... await session.update(data) ...
加锁的处理也更加简洁
async with lock:
...
而不再是：
with (yield from lock): ...
异步迭代器和“async for”
异步迭代器可以在它的iter实现里挂起、调用异步代码，也可以在它的__next__方法里挂起、调用异步代码。要支持异步迭代，需要：
- 对象必须实现__aiter__方法（或者，如果使用CPython C API，需要定义tp_as_async.am_aiter）返回一个异步迭代器对象
- 一个异步迭代对象必须实现一个__anext__方法（或者，如果使用CPython C API，需要定义tp_as_async.am_anext）返回一个awaitable
- 要停止迭代，__anext__必须抛出一个StopAsyncIteration异常。
一个一步迭代的例子：
class AsyncIterable: def __aiter__(self): return self async def __anext__(self): data = await self.fetch_data() if data: return data else: raise StopAsyncIteration async def fetch_data(self): ...
新语法
采纳了一个迭代异步迭代器的新语法：
async for TARGET in ITER: BLOCK else: BLOCK2
在语义上等同于：
iter = (ITER) iter = type(iter).__aiter__(iter) running = True while running: try: TARGET = await type(iter).__anext__(iter) except StopAsyncIteration: running = False else: BLOCK else: BLOCK2
如果async for的迭代器不支持__aiter__方法，则引发TypeError异常。如果在async def函数外使用async for，则引发SyntaxError异常。
和普通的for语句一样，async for有一个可选的else分句。
例子1
使用异步迭代协议，可以在迭代期间异步缓冲数据：
async for data in cursor: ...
其中cursor是一个异步迭代器，它在每N次迭代后从数据库中预取N行数据。
以下代码说明了新的异步迭代协议：
class Cursor: def __init__(self): self.buffer = collections.deque() async def _prefetch(self): ... def __aiter__(self): return self async def __anext__(self): if not self.buffer: self.buffer = await self._prefetch() if not self.buffer: raise StopAsyncIteration return self.buffer.popleft()
然后，可以这样使用Cursor类
async for row in Cursor(): print(row)
与下述代码相同：
i = await Cursor().__aiter__() while True: try: row = await i.__anext__() except StopAsyncIteration: break else: print(row)
例子2：
以下是将常规迭代转换为异步迭代的实用程序类。虽然这不是一件非常有用的事情，但代码说明了常规迭代器和异步迭代器之间的关系。
class AsyncIteratorWrapper: def __init__(self, obj): self._it = iter(obj) def __aiter__(self): return self async def __anext__(self): try: value = next(self._it) except StopIteration: raise StopAsyncIteration return value async for letter in AsyncIteratorWrapper("abc"): print(letter)
为什么是StopAsyncIteration？
协程在内部仍然是基于生成器实现的，因此，在PEP479之前，下面两者是没有区别的
def g1(): yield from fut return 'spam'
和
def g2(): yield from fut raise StopIteration('spam')
由于PEP 479已被正式采纳，并作用于协程，以下代码的StopIteration会被包装（wrapp）成一个RuntimeError。
async def a1(): await fut raise StopIteration('spam')
所以，要想通知外部代码迭代已经结束，抛出一个StopIteration异常的方法不行了。因此，添加了一个新的内置异常StopAsyncIteration，用于表示迭代结束。
此外，根据PEP 479，协程抛出的所有StopIteration异常都会被包装成RuntimeError异常。
协程对象
和生成器的不同之处
本节仅适用于具有CO_COROUTINE的原生协程，即使用新的async def 定义的函数
对于asyncio模块里现有的“基于生成器的协程”，仍然保持不变。
为了把协程和生成器的概念区分开来：
- 原生协程对象不实现__iter__和__next__方法，因此，不能对其进行迭代（如for...in循环），也不能传递给iter()，list()，tuple()及其它内置函数。如果尝试对其使用__iter__或__next__方法，会引发TypeError异常。
- 未装饰的生成器不能yield from一个原生协程，这样做会引发TypeError异常。
- “基于生成器的协程”在经过 @asyncio.coroutine装饰后，可以yield from原生协程对象。
- 对于原生协程对象和原生协程函数，调用inspect.isgenerator()和inspect.isgeneratorfunction()会返回False。
协程对象的方法
协程是基于生成器实现的，因此它们有共同的代码。像生成器对象那样，协程也有throw()，send()和close()方法。
对于协程，StopIteration和GeneratorExit起着同样的作用（虽然PEP 479已经应用于协程）。详见PEP 342、PEP 380，以及Python文档。
对于协程，send()，throw()方法用于往Future-like对象发送内容、抛出异常。
调试特性
初级开发者在使用协程时可能忘记使用yield from语句，比如：
@asyncio.coroutine def useful(): asyncio.sleep(1) # this will do nothing without 'yield from'
为了调试这种错误，在asyncio中有一个特殊的调试模式，其中@coroutine装饰器用一个特殊对象包装所有函数，并使用析构函数记录警告。每当一个包装的生成器被垃圾回收时，就会生成一条详细的日志消息，其中包含有关定义装饰器函数的确切位置，堆栈跟踪收集位置等的信息.Wrapper对象还提供了一个方便的__repr__函数，其中包含有关生成器的详细信息。
新标准库函数
- types.coroutine(gen) 详见types.coroutine()一节。
- inspect.iscoroutine(obj) 如果obj是原生协程对象，返回True。
- inspect.iscoroutinefunction(obj) 如果obj是原生协程函数，返回True。
- inspect.isawaitable(obj) 如果obj是awaitable返回True。
- inspect.getcoroutinestate(coro) 返回原生协程对象的当前状态（inspect.getfgeneratorstate(gen)的镜像）。
- inspect.getcoroutinelocals(coro) 返回一个原生协程对象的局部变量的映射【译注：变量名->值】（inspect.getgeneratorlocals(gen) 的镜像）。
- sys.set_coroutine_wrapper(wrapper) 允许拦截原生协程对象的创建。wrapper必须是一个接受一个参数callable（一个协程对象），或者是None。None会重置（reset）这个wrapper。如果再次调用，新的wrapper会取代旧的。这个函数是线程专有的（thread-specific）。详见“调度特性”一节。
- sys.get_coroutine_wrapper() 返回当前的包装对象(wrapper object)。如果没有则返回None。这个函数是线程专有的（thread-specific）。详见“调度特性”一节。
新的抽象基类
为了更好地与现有框架（如Tornado，见[13]）和编译器（如Cython，见[16]）集成，增加了两个新的抽象基类（ABC）：
- collections.abc.Awaitable，Future-like类的抽象基类，实现__await__方法。
- collections.abc.Coroutine，协程对象的抽象基类，实现send(value)，throw(type, exc, tb)，close()和__await__()方法。
注意，“基于生成器的协程”（有CO_ITERABLE_COROUTINE标识）并不实现__await__方法，因此它们不是collections.abc.Coroutine和collections.abc.Awaitable的实例：
@types.coroutine def gencoro(): yield assert not isinstance(gencoro(), collections.abc.Coroutine) # however: assert inspect.isawaitable(gencoro())
为了便于测试对象是否支持异步迭代，还添加了两个ABC：
- collections.abc.AsyncIterable --用于测试__aiter__方法。
- collections.abc.AsyncIterator --用于测试__aiter__和__anext__方法。