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Python中的协程和生成器是实现并发编程和异步处理的重要工具。生成器通过yield语句提供了延迟计算的能力，而协程则在生成器的基础上实现了更灵活的数据流控制，允许在函数执行过程中暂停并恢复。Python 3.5引入了async和await，使得异步编程更加直观和便捷。本文深入探讨协程和生成器的实现方式，从基本的yield用法入手，逐步解析如何将生成器转化为协程，最后介绍async和await语法的应用，并包含大量代码示例和详尽的中文注释，帮助读者理解Python中的异步编程。
目录
- 生成器与
yield：理解延迟计算- 什么是生成器？
- 基本示例：生成器的创建与使用
- 生成器的执行流程和暂停机制
- 生成器的优势与适用场景
- 生成器与协程：从
yield到yield from- 协程与生成器的区别
- 基础示例：使用
send()向生成器传递数据 yield from的用法- 从生成器到协程的演进
- 引入
async和await：Python异步编程新标准- 异步函数与
await关键字 - 使用
await等待多个任务的执行 - 协程与传统线程的对比
- 异步函数与
- 实现协程与异步任务的调度
- Python事件循环机制
- 自定义事件循环与任务调度
- 案例分析：使用协程与异步编程优化IO密集型任务
- 示例：并发下载数据
- 其他使用场景分析
- 总结与最佳实践
- 协程与生成器的总结
- 异步编程的最佳实践
1. 生成器与yield：理解延迟计算
什么是生成器？
生成器是Python中用于创建迭代器的一种特殊函数，和普通函数不同，它可以“暂停”自己的执行并在需要时返回一个值。在Python中，生成器使用yield语句生成值，使函数在每次生成值后暂停并等待下一次调用。生成器是实现惰性计算的核心工具之一，特别适用于处理大数据集或需要懒加载的场景。
基本示例：生成器的创建与使用
以下是一个简单的生成器函数，通过yield生成一系列值：
def simple_generator():print("Start of generator")yield 1 # 第一次调用next()时会执行到这里print("Yielded 1")yield 2 # 第二次调用next()时会执行到这里print("Yielded 2")yield 3 # 第三次调用next()时会执行到这里print("Yielded 3")# 使用生成器
for value in simple_generator():print("Received:", value)
输出：
<
