打上一篇「事件驱动与协程：基本概念介绍」已经过去了一周时间，今天我们就来讲一讲真正的协程。

上一节我讲到，协程的出现其实为的就是简化异步IO流程，使得异步IO变得跟同步一样。那什么又是异步IO呢？

一）异步IO

异步IO最形象的一个比喻就是打电话。

今天早上起来，你想打电话去喷一喷知乎的人，说编辑器太辣鸡了请改进。于是乎，你掏出手机，打电话到知乎总机去，然后知乎总机的服务台小姐说：先生请稍等，我找我们领导来给你骂，你千万别走开。

此时，你能干嘛呢，大概就是坐在凳子上，左手拿着你的iphoneX，右手扣着你的脚趾。这就是所谓的同步IO。

异步IO呢？我们只需要变化一下。知乎的服务台小姐在你打电话过来的时候她说：先生等我去找我领导过来给你骂，你可以先挂电话，等我找到他了我叫他打给你。这时候你就爽了，你挂了电话，可以去刷牙洗脸，干很多事情，不用再蛋疼的抠脚等着。

现在我们把比喻归回编程。当我们进行任何IO操作的时候，我们的CPU都得傻等，这无疑是一件浪费时间的事情。于是乎人们就想出了多线程这个玩意儿，让一个线程IO，一个线程负责处理别的事情。但是问题就来了，一两条线程还好，当线程数成千上万的时候，你的机器也就嗝屁了。

又于是，人们干脆就算了，把所有的IO都变成非阻塞的，所有的结果都通过回调来获得。这更菊紧，这种菊紧并不是说依靠封装之类就能解决的。就连牛x的如Nodejs作者都因此放弃了nodejs，临走前喷了nodejs一发：回调玩死我啦！

二）生成器

无论是JS还是python，做协程的都是基于生成器（es6和python3.6基本是同一个语言...

生成器提供了一种「中断机制」，使得子程序可以暂时返回，等在之后的某个时刻，继续回来运行。

是不是感觉很像，回调？不多说，我们直接上代码看一看什么是生成器，什么又是子程序。

2.1 最简单的生成器以及调用

首先我们先写一个生成器函数：

在任意一个函数中，把yield这个关键字写在函数里面，这个函数就成了一个生成器。yield关键字你别害怕看到它，它的作用就是我刚刚说的「暂时返回」，其实作用约等于return。

我们轻松的写一个main函数，传进来的参数是一个函数，这个函数比较特殊，必须是一个生成器。看图你就知道，生成器的运行方式就是给它来一个send(None)调用。

我是子程序

得到的结果就是这样.

2.2 观察yield是否是暂时返回

要观察yield是否是暂时返回，非常简单

我们在yield后面添加一行话，然后在main之中，又加入一个c.send(None)。按照正常来说，我们调用一个函数，他会从头到尾重新执行一次，但是有了yield之后，我们每次调用生成器，他就会从上次返回的地方再次运行。

我是子程序
我在yield后面运行
Traceback (most recent call last):
  File "coroutine.py", line 14, in <module>
    main(c)
  File "coroutine.py", line 11, in main
    c.send(None)
StopIteration

我操，竟然报错了...

2.3 生成器迭代结束，抛出错误.

不要害怕生成器抛出错误，这其实只是生成器运行完毕，没有别的内容可以运行的一个信号而已，这是一件极好的事情，有了这个以后我们的主程序就可以知道我们的子程序是何时结束的。

为此，我们写一个暴力得不行的while 1 循环去狂搞子程序，直到他完毕为止。

三）生成器配合事件循环（io多路复用）构建协程

3.1 线程切换

在讨论如何协程是如何工作之前，我们还是得来讨论系统级别的多线程。

这里必须有一个概念，就是一个cpu核心状态下，多线程技术其实是假的。假的是什么意思？就是根本没有多线程这种玩意儿，那系统是怎么实现两段代码同时运行的呢？

答案就是：骗你。

举一个很简单的例子，小明推两个箱子，因为他只有一个人，所以他先推左边的箱子，然后再推右边的箱子。在平常人看来，就是左边的箱子先移动，右边的箱子后移动。这时候，小明获得了闪电侠⚡️的能力，他左右来回移动接近光速，那你看到的两个箱子就是相当于同时向前移动了。

单核情况下CPU，系统内核就是这么干的，同过快速的切换所谓的线程，来获得「假同步」，因此很多时候我们都说多线程的代码运行结果「是不可预计的」

讲这个的原因其实就是为了和协程做比较。协程是用户（我们）在用户态来进行线程切换，而线程是由系统自己在内核里「疯狂切换」。

上述代码中，thread1里有一个超级慢的操作，而thread2都是正常的快操作。系统当然就是：

读一下thread1然后又切换到thread2又读一下。线程其实很简单，因为我们的线程都在一个进程内，用的都是同一个地址空间，所以只要把寄存器刷新一遍就行，因此消耗要比进程切换小很多，但是仍然有消耗。

3.2协程

先前说到，协程是用户（我们）在用户态来进行逻辑流切换。这样连时钟阻塞、线程切换这些功能我们都不需要了，自己在进程里面写一个逻辑流调度的东西。那么我们即可以利用到并发优势，又可以避免反复系统调用，还有进程切换造成的开销，那我们就飞起来了。

3.3 用事件驱动和协程改善网络IO

事件驱动有一个最大的问题就是回调，每次IO你都必须进行回调，调啊调啊调，把Nodejs的作者都调走了。

3.3.1 原生事件驱动的蛋疼

现在就来感受一下：

我们先用python自带的selector（linux下用的是epoll）来写一个非阻塞的网络请求。一般情况下connect函数会阻塞，我们使用setblocking以后，就不会再阻塞了。

然后我们将事件，注册进selector中，事件名字是Event_write，回调函数是write。

这里的意思就是，当sock连接完毕，可以进行「写」操作的时候，就会去调用write函数。

此时，我们在另外一个函数中，使用事件循环去驱动它，调用selector.select()函数，就会进行阻塞，如果有东西返回，那就直接进入到逻辑层里面去了。

我们看到，我们的逻辑流被打断了，分成了两个部分。第一个部分就是我们socket去连接，连接不知道什么时候完成，完成的时候，然后思路就跳到了write之中。这不仅影响我们阅读，如果我们的write函数，需要依赖之前的某个变量（比如连接后的sock），那么我们还得进行变量的传递。

当我们的socket写完以后，等对方发送的时候，又要再次进行非阻塞处理，添加回调函数，总之麻烦死了.....

3.3.2 使用协程

本章节中我们使用生成器，即yield来完成我们的协程工作。如果你不记得了，请回到头部去复习一下下，再来看

首先，我们规定一个类叫做future（写完了我才发现我拼错了...），这个future类，其实并不干嘛，只是用来使得我们的yield恢复运行的。在这里我写了一个hack，就是使用times来进行控制运行了多少次。不过没关系，这么写比较简单易懂。

resume函数就是这样的一个恢复函数。

接下来我们改造我们的fetch函数：

看！我们的代码，一路顺畅的走下来，毫无回调函数，分别完成了：等socket连接，写socket，读socket，三个阻塞操作。

但是，逻辑是比较绕的。我简单说一下：f = future()，创建了一个future对象，future对象中保存一个一条协程，这条协程，就是在运行这个fetch()函数，通过事件循环机制，我们在sock可以读，可以写的时候，调用resume来恢复协程的运行！

那有同学就问了，这里并没有创建协程的代码呀？协程是如何保存在future中的？

全部的秘密就在Task函数之中，首先调用fetch函数，返回一个生成器，其实也就是协程啦。然后通过coro.send(None)函数调用，使得我们创建的coro，返回之前我们fetch的中的yield f（future对象）。

然后future对象再通过调用add_coro调用，把协程记录到future对象中去，自此，每一个协程中包含一个future对象，每一个future对象中又包含着这个协程。因此，我们就可以在协程之中任意的恢复跳出。

最后，我们加入事件循环，这里有两个注意的点。

看代码的时候从main看起，main里面的for循环就是构建了我们之前规定的10条协程。
运行loop（）的时候，注意观察callback函数，并没有传入任何变量！这个跟之前不同的就是我们的协程内部完全不需要做变量传递，因为协程内部就是「同步」的，没有任何「异步」代码，因此，我们无需传递参数给回调函数，这里的回调函数，只是用作恢复协程的运作而已！仅此而已！此而已！已....

3.3.3 使用纯事件驱动，多线程，多进程，以及同步方式

为了和协程做比较，我写了几个版本的「虐baidu」爬虫

当然了，最后还有一个蛋疼epoll版本

四）总结一下

第一点要说的就是epoll机制回调做法其实并不会比协程要慢，因为epoll机制同样使用的是单线程回调的方式。事实上，epoll内存消耗更低一些，协程还稍微偏高。但是现在内存条便宜到爆炸的情况下，那一丁点儿内存并不是什么瓶颈，如何把CPU跑满才是并发的关键！同时保持代码美观以及CPU发挥最大性能的关键就是使用协程。

第二点要说的就是，协程其实就是协作式线程，是以用户手工释放线程的使用权来进行调度的，你可以理解为，只要用户不释放使用权，那么协程绝对不会跑去执行其他的东西。这和抢占式的线程是不一样的，线程是有内核进行分配的。（就是左右来回暴力切换啦）

没了，这篇文章我是工作中抽忙慢慢写的，自己也从中学到了很多，尤其是手工不用asyncio搞协程那块。

如果大家想看代码，代码放在：「215566435/LuyWeb」这里，同时，luyWeb也是一款使用协程写的类flask框架，上次我也说过了，麻烦给点小星星！（昨天顺利加入了http流式返回的api....

至于文档么：「LuyA文档」

下一节，我们就把代码改造成py3.5版本的async/await版本，并且好好的学习一下asyncio这个库。

我们下周见...