我们在实际的问题中会遇到一些堵塞线程的场景，比如UI程序进行耗时的计算阻塞主线程；进行IO操作，比如读写文档或者网络传输时会阻塞线程等等，之前我采用的是使用多进程+多线程的处理方式，但这种方式相比于协程来说都比较慢，特别是在Windows操作系统下启动一个进程的开销是巨大的，因此掌握Python中的协程对于处理一些高并发需求来说是非常重要的，看完了廖雪峰的官方网站–异步IO后我总结了一下我对于协程的理解以及yield, yield from asyc ,await等语法的理解
Python的协程基础在于生成器，生成器可以在我们需要的时候执行运算，得出执行结果，构造一个生成器有两种方法。
一是使用():(x * x for x in range(10)) 列表使用中括号[],生成器使用小括号
二是在函数中使用yield,此时该函数就不是一个函数，而是一个生成器对象
我们主要使用第二种方法来定义一个生成器，接下来我介绍对于yield, yield from 以及python3.5的新语法async/await
yield
我以一个简单的例子来介绍yield语法：
def test(times):
return_info = ''
n = 0
while n < times:
n += 1
recv = yield n
print("生成器收到数据%s" % recv)
print("生成器结束")
generator = test(5)上述代码最主要的部分在于 recv = yield n，在等号左边和后边将代码块分成了两部分。
当我们启动生成器之后，代码会运行到yield n 后中断，并将yield 之后的表达式的值返回给generator.send(“要发送的数据”),也就是return_info = generator.send(“要发送的数据”) 此时return_info == n。
当我们再次通过send(“要发送的数据”)启动生成器时，会从上次中断的地方开始重新启动，也就是从等号的左边开始执行，将send(“要发送的数据”)中的数据赋值给recv,然后继续执行代码直到下一次的yield n后中断。
我们需要注意的一点是，当我们生成一个生成器generator之后，我们使用generator.send(None)来启动生成器，此时generator.send(None)相当于next(generator)，第一次运行generator时必须send(None)，因为根据yield语法，第一次执行生成器会在yield n 处中断，此时recv没有接受值，所以只能为None，这一部分在后面了解了yield的运行机制后就会明白，下面简单画一个图
2、yield from
yield from可以很方便地让我们调用另一个generator,yield from 建立了用户端到内层generator之间的”通信”,也可以方便我们在内层generator中处理异常。我们可以看以下代码：
def inner():
coef = 1
total = 0
while True:
input_val = yield total
if input_val is 2:
print('break')
break
total = total + coef * input_val
print("inner end")
def outer2():
print("Before inner(), I do this.")
a = yield from inner()
print(a)
print("After inner(), I do that.")
c = outer2()
a = c.send(None)
print(a)
print("first send end")
b = c.send(2)
print(b)输出结果为
Before inner(), I do this.
0
first send end
break
inner end
None
After inner(), I do that.当我们启动生成器时，代码会执行到yield from inner()，然后进入内层的generator，执行到yield total，此次代码执行结束，进入中断。
当我们第二次启动生成器时，c.send（2）会将2直接传递给内层的input_val,然后执行内层的yield，打印出’break’,内层的yield结束，打印出’inner end’,由于此时是中断，没有yield，即没有返回值,那么yield from inner()的返回值为None，打印出a为None，最后打印结束语句，退出程序。
此时我们可以看出，yield from会将send的值传递到最里层，再次启动生成器也是从最里层的yield开始启动，然后当内层的yield结束后执行外层的yield直到程序结束。我们可以画一个示例图帮助理解
3、async/await
async和await是python3.5之后的新语法，可以用来替换@asyncio.coroutine和await。
async可以将一个generator标记为coroutine类型，然后将其放入event_loop中执行，当我们在event_loop中放入多个coroutine的generator后，我们启动事件循环，此时遇到await，该generator就会中断，继续执行下一个generator，直到所有的generator的await执行完成后，event_loop再开始下一次消息循环，此时会再次启动event_loop中的生成器。
举一个形象地例子就是你在快餐店排队，每一个人在收银台付款后（await money）,到取餐处等待，直到每个人都付款之后，开始打包外卖，谁的先做好就可以拿走，而不是根据付款的顺序来取餐。
关于异步IO在服务器编程方面用到的地方很多，了解了基本的特性后，还需要大量的实际编程经验才能真正掌握python中协程的概念，继续去填坑了0.0。。。