何为协程
协程，又称微线程。英文名Coroutine。
协程最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。
第二大优势就是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，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。
因为协程是一个线程执行，那怎么利用多核CPU呢？最简单的方法是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。后续会就这一块单独开写一篇协程+多进程的测试文章。
Python对协程的支持还非常有限，用在generator中的yield可以一定程度上实现协程。虽然支持不完全，但已经可以发挥相当大的威力了。
例子：
传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息，一个线程取消息，通过锁机制控制队列和等待，但一不小心就可能死锁。
如果改用协程，生产者生产消息后，直接通过yield跳转到消费者开始执行，待消费者执行完毕后，切换回生产者继续生产，效率极高：
import timedef consumer(): r = '' while True: n = yield r if not n: return print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n) time.sleep(1) r = '200 OK'def produce(c): c.next() n = 0 while n < 5: n = n + 1 print('[PRODUCER] Producing %s...' % n) r = c.send(n) print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r) c.close()if __name__=='__main__': c = consumer() produce(c) 运行结果
[PRODUCER] Producing 1...[CONSUMER] Consuming 1...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK[PRODUCER] Producing 2...[CONSUMER] Consuming 2...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK[PRODUCER] Producing 3...[CONSUMER] Consuming 3...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK[PRODUCER] Producing 4...[CONSUMER] Consuming 4...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK[PRODUCER] Producing 5...[CONSUMER] Consuming 5...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
注意到consumer函数是一个generator（生成器），把一个consumer传入produce后：
-
首先调用c.next()启动生成器；
-
然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行；
-
consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回；
-
produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息；
-
produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束。
整个流程无锁，由一个线程执行，produce和consumer协作完成任务，所以称为“协程”，而非线程的抢占式多任务。
gevent模块
Python通过yield提供了对协程的基本支持，但是不完全。而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持。
gevent是第三方库，通过greenlet实现协程，其基本思想是：
当一个greenlet遇到IO操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。由于IO操作非常耗时，经常使程序处于等待状态，有了gevent为我们自动切换协程，就保证总有greenlet在运行，而不是等待IO。
由于切换是在IO操作时自动完成，所以gevent需要修改Python自带的一些标准库，这一过程在启动时通过monkey patch完成：
import geventdef f(n): for i in range(n): print gevent.getcurrent(), ig1 = gevent.spawn(f, 5)g2 = gevent.spawn(f, 5)g3 = gevent.spawn(f, 5)g1.join()g2.join()g3.join()
0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4
可以看到，3个greenlet是依次运行而不是交替运行。
要让greenlet交替运行，可以通过gevent.sleep()交出控制权：
import geventdef f(n): for i in range(n): print gevent.getcurrent(), ig1 = gevent.spawn(f, 5)g2 = gevent.spawn(f, 5)g3 = gevent.spawn(f, 5)g1.join()g2.join()g3.join()
0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4
3个greenlet交替运行，
把循环次数改为500000，让它们的运行时间长一点，然后在操作系统的进程管理器中看，线程数只有1个。
当然，实际代码里，我们不会用gevent.sleep()去切换协程，而是在执行到IO操作时，gevent自动切换，代码如下：
from gevent import monkey; monkey.patch_all()#有IO才做时需要这一句import geventimport urllib2def f(url): print('GET: %s' % url) resp = urllib2.urlopen(url) data = resp.read() print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))gevent.joinall([ gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'), gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'), gevent.spawn(f, 'https://github.com/'),]) GET: https://www.python.org/GET: https://www.yahoo.com/GET: https://github.com/45661 bytes received from https://www.python.org/.14823 bytes received from https://github.com/.304034 bytes received from https://www.yahoo.com/.
从结果看，3个网络操作是并发执行的，而且结束顺序不同，但只有一个线程。
小结
使用gevent，可以获得极高的并发性能，但gevent只能在Unix/Linux下运行，在Windows下不保证正常安装和运行，在windows下需要安装第三方编译好的包，或者自行编译。
参考文章：
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001407503089986d175822da68d4d6685fbe849a0e0ca35000