python中的协程很垃圾，python协程在运行过程中有哪些状态

详解Python中的协程,为什么说它的底层是生成器?

1、Python x 的 generator 借鉴了 Lua 2 的 yield-from-C 形式，可以有限的保留调用栈上下文。所以 Python x 的纯 Python code coroutine 水平才相当于 Lua 2 的 Lua/C mixed code coroutine。

2、前一节中描述了基于类的迭代器，它能作的每一件事生成器也能作到。因为自动创建了 __iter__() 和 __next__() 方法，生成器显得如此简洁。另一个关键的功能在于两次执行之间，局部变量和执行状态都自动的保存下来。

3、就像生成器函数，生成器表达式是一种对内存空间的优化：它们不需要像方括号的列表推导一样，一次构造出整个结果列表。

4、yield 是 Python 的关键字，它用于 从函数返回而不破坏其局部变量的状态 ，并且在调用该函数时，从最后一个 yield 语句开始执行。任何包含 yield 关键字的函数都称为生成器。

5、生成器的运行流程可以按照协程来理解，也就是说 返回中间结果，断点继续运行 。这与我们通常对于程序调用的理解稍有差异。这种运行模式是针对什么样的需求呢？ 一般而言，生成器是应用于大量磁盘资源的处理。

6、自动实现迭代器协议：对于生成器，Python会自动实现迭代器协议，以便应用到迭代背景中（如for循环，sum函数）。

相关问答

Q1: python中多进程+协程的使用以及为什么要用它

因为多个线程共享父进程里的全部资源，因此编程更加方便；但必须更加小心，因为需要确保线程不会妨碍同一进程中的其他线程。

原因是：每个进程有各自独立的GIL，互不干扰，这样就可以真正意义上的并行执行，所以在python中，多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。

在并发编程的时候，多线程和多进程是经常会被使用的两种模式（此外还有协程等）。

通常情况下，比如一个WEB服务器，它需要获取一个请求，然后处理响应，可以使用线程模型，或者是进程模型。也是使用典型的池的方法。一个Pool的大于，取决于你的计算 机的计算 能力，内存大小，以及你的并发访问数量。

使用Python中的线程模块，能够同时运行程序的不同部分，并简化设计。如果你已经入门Python，并且想用线程来提升程序运行速度的话，希望这篇教程会对你有所帮助。

Q2: python协程数量多了后果

代码错误。python协程数量多响应不对是因为python输入的代码错误导致代码不能正常运行，所以才会出现响应不对的报错。

并行任务：如果程序中有多个任务可以并行执行，即它们不会相互阻塞或依赖彼此的结果，那么使用多线程可以同时执行这些任务，从而提高效率。

python里面怎么使用协程看答案是使用gevent，使用方法：看这里使用协程，可以不受线程开销的限制，我尝试过一次把20W条url放在单进程的协程里执行，完全没问题。

操作系统在创建进程时，需要为该进程重新分配系统资源，但创建线程的代价则小得多。因此，使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程的效率高。

结果，两个线程以合作的方式执行是 8 秒，反而变慢了。按理来说，两个线程同时并行地运行在两个 CPU 之上，时间应该减半才对，现在不减反增。

计算占用cpu，那么python的多线程适合io操作密集的任务，比如socket-server，那么cpu密集型的任务，python怎么处理？python可以折中的利用计算机的多核：启动八个进程，每个进程有一个线程。这样就可以利用多进程解决多核问题。

Q3: Python协程之asyncio

Python4起，asyncio包只直接支持TCP和UDP协议。如果想使用asyncio实现HTTP客户端和服务器时，常使用aiohttp包。

asyncio 是 Python 中的异步IO库，用来编写并发协程，适用于IO阻塞且需要大量并发的场景，例如爬虫、文件读写。

事件循环未运行：异步操作需要在事件循环中运行。在异步程序中，需要创建一个事件循环并运行它。可以使用 `asyncio.run()` 函数来运行主要的异步函数。确保在主程序中调用 `asyncio.run()` 来启动事件循环。

python在asyncio库中，提供了一种简单的网络传输模型，协议与传输。协议和传输，在socket的基础上进行了封装，是更高一层次的应用。

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