這篇文章是讀者朋友的python協程的學習經驗之談，以下是全部內容：

協程的歷史說來話長，要從生成器開始講起。

如果你看過我之前的文章python奇遇記：迭代器和生成器 ，對生成器的概念應該很了解。生成器節省內存，用的時候才生成結果。

# 生成器表達式a = (x*x for x in range(10))# next生成值next(a()) # 輸出0next(a()) # 輸出1next(a()) # 輸出4

與生成器產出數據不同的是，協程在產出數據的同時還可以接收數據，具體來說就是把yield 放在了表達式的右邊。我們可以使用.send() 把數據發送給協程函數。

 def writer():  print('-> coroutine started')  for i in range(8):    w = yield    print(i+w)w = writer()# 本質還是生成器>>> w<generator object writer at 0x000002595BC57468># 首先要用next()把協程激活>>> next(w)-> coroutine started# 發送數據>>> w.send(1)1# send到第八次之后會拋出異常# 因為協程已經結束了---------------------------------------------------------------------------StopIteration               Traceback (most recent call last)

第一步必須使用next() 激活協程函數，這樣才能在下一步使用.send() 發送數據。

可以看到，在第8次接收完數據之后，會產生結束的異常，因為程序流程結束了，這是正常現象。加個異常處理即可。如果需要在兩個協程間傳遞數據呢？

def writer():  while True:    w = yield    print('>>', w)def writer_wrapper(coro):  # 激活  next(coro)  while True:    # 異常處理    try:      x = yield      # 發送數據給writer      coro.send(x)    except StopIteration:      passw = writer()wrap = writer_wrapper(w)# 激活next(wrap)for i in range(4):  wrap.send(i)# 輸出>> 0>> 1>> 2>> 3

上面的代碼中，數據首先傳遞到writer_wrapper，之后再傳遞到writer 。

data——>writer_wrapper——>writer

可以這么寫，不過，又要預先激活，又要加異常，看起來有點麻煩啊。yield from 的出現可以解決這個問題，同樣是傳遞數據：

def writer():  while True:    w = yield    print('>>', w)def writer_wrapper2(coro):  yield from coro

一行代碼解決問題。

總之，yield from相當于提供了一個通道，使得數據可以在協程之間流轉 。writer_wrapper2 中使用yield from coro時，coro此時獲得控制權，在我們.send() 數據時，writer_wrapper2 被阻塞，直到writer 打印出結果。

在這個階段，協程本質上還是由生成器構成的。

即使我們使用yield from 簡化了流程，協程和生成器的知識理解起來還是有點懵逼，而且yield from 用在異步編程中有諸多不順（asyncio以前就是用yield from），于是在3.5版本的python中，棄用了yield from ，新加入了兩個關鍵字async 和await ，同時協程不再是生成器類型，而是原生的協程類型。