前言
前面的文章提到过，python使用多线程，会因为GIL的原因导致多线程的使用效率低下，甚至比单个线程的处理速度还慢。然而在python编程中， 为了解决多线程之间上下文切换的开销，以及增加线程控制的灵活性，python引入了协程 。本文我们就来说一说python协程的特点和使用方法。
一、协程定义
定义：协程(Coroutine)，又称微线程。协程的作用，是在执行函数A时，可以随时中断，去执行函数B，然后中断继续执行函数A（可以自由切换）。但这一过程并不是函数调用（没有调用语句），这一整个过程看似像多线程，然而协程只有一个线程执行。
无论多线程和多进程，IO的调度更多取决于系统，而 协程的方式，调度来自用户 ，用户可以在函数中yield一个状态。使用协程可以实现高效的并发任务。
二、协程的实现
Python的在3.4中引入了协程的概念，可是这个还是以生成器对象为基础，3.5则确定了协程的语法。
实现协程通常可以引入一些python库来实现，其中最常用的就是asyncio，当然也有一些其他的如tornado和gevent都实现了类似的功能。这里我们就来了解一下asyncio
协程通过 async/await 语法进行声明 ，是编写异步应用的推荐方式。我们先来了解asyncio的几个概念名词：
event_loop 事件循环：程序开启一个无限的循环，程序员会把一些函数注册到事件循环上。当满足事件发生的时候，调用相应的协程函数。
coroutine 协程：协程对象，指一个使用async关键字定义的函数，它的调用不会立即执行函数，而是会返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环，由事件循环调用。
task 任务：一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数，任务则是对协程进一步封装，其中包含任务的各种状态。
future： 代表将来执行或没有执行的任务的结果。它和task上没有本质的区别
async/await 关键字：python3.5 用于定义协程的关键字，async定义一个协程，await用于挂起阻塞的异步调用接口。
为了解释上面的名词，我们一步步来实现简单的异步编程：
1、定义一个协程
import time
import asyncio
# 定义一个协程并创建一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 协程对象coroutine需要在事件循环里面才能执行
loop.run_until_complete(coroutine)
2、协程对象
async def sync_func(x):
print('Waiting: ', x)
# 实例化一个协程对象
coroutine = sync_func(2)
由上面可以得出， 用async修饰的方法是一个协程对象，协程对象需要在协程的事件循环里面才能运行 。
3、创建一个task
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
loop.run_until_complete(task)
事件循环除了可以运行协程对象，也可以运行任务。
在这里 task只是对协程对象coroutine进行了封装，task还可以绑定协程对象执行后的回调，甚至还可以封装成list数组等 ，逐个进行事件循环调用。
4、task绑定回调函数
def callback(x):
print(x)
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
task.add_done_callback(functools.partial(callback, 2))
loop.run_until_complete(task)
其中callback是回调函数，执行完协程之后会执行回调函数。绑定回调也是用task封装协程对象的一个好处
5、协程的阻塞和await
async def sync_func(x):
print('Waiting: ', x)
await asyncio.sleep(x)
return 'Done after {}s'.format(x)
coroutine = sync_func(2)
loop = asyncio.get_event_loop()
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
loop.run_until_complete(task)
如上所述，如果协程对象函数里面带有 await ，是可以实现协程的运行阻塞的。上面例子执行结果是print之后sleep了2秒，这 期间可以让出控制器，loop可以去调用别的协程 ，然后再回来执行return，return的结果可以用task.result()来获取。
6、多个协程并发执行
async def sync_func(x):
print('Waiting: ', x)
await asyncio.sleep(x)
return 'Done after {}s'.format(x)
start = now()
coroutine1 = sync_func(1)
coroutine2 = sync_func(2)
tasks = [
asyncio.ensure_future(coroutine1),
asyncio.ensure_future(coroutine2)
]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
上述例子执行结果为：协程1print之后阻塞，再协程2print后也阻塞，最后协程1return，协程2再return。
7、协程停止：启动事件循环之后，马上ctrl+c，会触发run_until_complete的执行异常 KeyBorardInterrupt。然后通过循环asyncio.Task取消future。
try:
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
except KeyboardInterrupt as e:
loop.stop()
loop.run_forever()
finally:
loop.close()
三、协程的使用场景
1、当一个程序变得很大而且复杂时，将其划分为子程序，每一部分实现特定的任务是个不错的方案。 子程序不能单独执行，只能在主程序的请求下执行，主程序负责协调使用各个子程序 。协程就是子程序的泛化。和子程序一样的事，协程只负责计算任务的一步；和子程序不一样的是，协程没有主程序来进行调度。
2、异步爬虫
很多关心协程的朋友，大部分是用其写爬虫，这是因为协程能很好的解决IO阻塞问题。那么对于异步爬虫的需求，使用协程的方法大致如下：
(1)grequests;
(2)爬虫模块+gevent;
(3)aiohttp;
(4)scrapy框架+asyncio模块
3、协程池
类似于gevent，我们可以先创建好协程，放入一个协程池中，每次有任务请求的时候都由协程去执行，主线程进行统一管理和调度，这在一下I/O密集型的数据清洗等工作中可以提高很多效率。
四、协程的优缺点
1、执行效率高，因为子程序切换（函数）不是线程切换，由程序自身控制，没有切换线程的开销。所以与多线程相比，线程的数量越多，协程性能的优势越明显；
2、不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在控制共享资源时也不需要加锁，因此执行效率高很多。
3、缺点： 无法利用多核资源 ，协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上。
4、 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序
参考链接：
https://thief.one/2017/02/20/Python%E5%8D%8F%E7%A8%8B/
https://www.jianshu.com/p/7690edfe9ba5
