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如何用python写一个协程
我学习了asyncio的协程，现在在我的印象中一个协程有两个要素：
* 用`asyncio.coroutine`装饰
* 用`yield from`调用其他协程
我想要了解协程是什么，所以做了以下尝试。
我经过尝试，发现运行构造出来的协程得到的是一个`generator`（迭代器）。
而最常规的迭代器生成使用的是`yield`。
所以同样是生成迭代器，那协程是否可以用`yield`而不是`yield from`。
我经过尝试，发现协程的调用有特殊的方式。
而最常规的迭代器都是直接调用就可以的。
所以，同样是函数，那协程是否可以脱离`event_loop`（消息循环）调用。
我还尝试过通过`yield`构造一个协程。
没有报错也运行成功了，所以应该没有问题。
python 中的协程是怎么实现多任务的？
协程也称为微线程，是在一个线程中，通过不断的切换任务函数实现了多任务的效果。
协程在python实现的原理主要是通过yield这个关键字实现
但是真正在开发时，可以不需要自己实现，可以通过很多成熟的第三方模块来实现协程，比如greenlet,gevent等模块。多线程的课程我记得是在黑马程序员里面找的，一套，还有资料。
Python协程之asyncio
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。
asyncio 在 Python3.4 被引入，经过几个版本的迭代，特性、语法糖均有了不同程度的改进，这也使得不同版本的 Python 在 asyncio 的用法上各不相同，显得有些杂乱，以前使用的时候也是本着能用就行的原则，在写法上走了一些弯路，现在对 Python3.7+ 和 Python3.6 中 asyncio 的用法做一个梳理，以便以后能更好的使用。
协程，又称微线程，它不被操作系统内核所管理，而完全是由程序控制，协程切换花销小，因而有更高的性能。
协程可以比作子程序，不同的是，执行过程中协程可以挂起当前状态，转而执行其他协程，在适当的时候返回来接着执行，协程间的切换不需要涉及任何系统调用或任何阻塞调用，完全由协程调度器进行调度。
Python 中以 asyncio 为依赖，使用 async/await 语法进行协程的创建和使用，如下 async 语法创建一个协程函数：
在协程中除了普通函数的功能外最主要的作用就是：使用 await 语法等待另一个协程结束，这将挂起当前协程，直到另一个协程产生结果再继续执行：
asyncio.sleep() 是 asyncio 包内置的协程函数，这里模拟耗时的IO操作，上面这个协程执行到这一句会挂起当前协程而去执行其他协程，直到sleep结束，当有多个协程任务时，这种切换会让它们的IO操作并行处理。
注意，执行一个协程函数并不会真正的运行它，而是会返回一个协程对象，要使协程真正的运行，需要将它们加入到事件循环中运行，官方建议 asyncio 程序应当有一个主入口协程，用来管理所有其他的协程任务：
在 Python3.7+ 中，运行这个 asyncio 程序只需要一句： asyncio.run(main()) ，而在 Python3.6 中，需要手动获取事件循环并加入协程任务：
事件循环就是一个循环队列，对其中的协程进行调度执行，当把一个协程加入循环，这个协程创建的其他协程都会自动加入到当前事件循环中。
其实协程对象也不是直接运行，而是被封装成一个个待执行的 Task ，大多数情况下 asyncio 会帮我们进行封装，我们也可以提前自行封装 Task 来获得对协程更多的控制权，注意，封装 Task 需要 当前线程有正在运行的事件循环 ，否则将引 RuntimeError，这也就是官方建议使用主入口协程的原因，如果在主入口协程之外创建任务就需要先手动获取事件循环然后使用底层方法 loop.create_task() ，而在主入口协程之内是一定有正在运行的循环的。任务创建后便有了状态，可以查看运行情况，查看结果，取消任务等：
asyncio.create_task() 是 Python3.7 加入的高层级API，在 Python3.6，需要使用低层级API asyncio.ensure_future() 来创建 Future，Future 也是一个管理协程运行状态的对象，与 Task 没有本质上的区别。
通常，一个含有一系列并发协程的程序写法如下（Python3.7+）：
并发运行多个协程任务的关键就是 asyncio.gather(*tasks) ，它接受多个协程任务并将它们加入到事件循环，所有任务都运行完成后会返回结果列表，这里我们也没有手动封装 Task，因为 gather 函数会自动封装。
并发运行还有另一个方法 asyncio.wait(tasks) ，它们的区别是：
在Python中使用Asyncio系统（3-4）Task 和 Future
Task 和 Future
前面我们讨论了协程，以及如何在循环中运行它们才有用。现在我想简单谈谈Task和Future api。你将使用最多的是Task，因为你的大部分工作将涉及使用create_task()函数运行协程，就像在第22页的“快速开始”中设置的那样。Future类实际上是Task的超类，它提供了与循环交互操作的所有功能。
可以这样简单地理解:Future表示某个活动的未来完成状态，并由循环管理。Task是完全相同的，但是具体的“activity”是一个协程——可能是你用async def函数加上create_task()创建的协程。
Future类表示与循环交互的某个东西的状态。这个描述太模糊了，不太有用，所以你可以将Future实例视为一个切换器，一个完成状态的切换器。当创建Future实例时，切换设置为“尚未完成”状态，但稍后它将是“完成”状态。事实上，Future实例有一个名为done()的方法，它允许你检查状态，如示例 3-15所示。
示例 3-15. 用done()方法检查完成状态
Future实例还可以执行以下操作：
• 设置一个result值（用.set_result(value)设置值并且使用 .result()获取值）
• 使用.cancel()方法取消 (并且会用使用.cancelled()检查是否取消)
• 增加一个Future完成时回调的函数
即使Task更常见，也不可能完全避免使用Future：例如，在执行器上运行函数将返回Future实例，而不是Task。让我们快速看一下 示例 3-16 ，了解一下直接使用Future实例是什么感觉。
示例 3-16. 与Future实例的交互
（L3）创建一个简单的 main函数。我们运行这个函数，等上一会儿然后在Future f上设置一个结果。
（L5）设置一个结果。
（L8）手动创建一个Future实例。注意，这个实例(默认情况下)绑定到我们的循环，但它没有也不会被附加到任何协程(这就是Tasks的作用)。
（L9）在做任何事情之前，确认future还没有完成。
（L11）安排main()协程，传递future。请记住，main()协程所做的所有工作就是sleep，然后切换Future实例。(注意main()协程还不会开始运行：协程只在事件循环运行时才开始运行。)
(L13)在这里我们在Future实例上而不是Task实例上使用run_until_complete()。这和你以前见过的不一样。现在循环正在运行，main()协程将开始执行.
（L16）最终，当future的结果被设置时，它就完成了。完成后，可以访问结果。
当然，你不太可能以这里所示的方式直接使用Future；代码示例仅用于教育目的。你与asynccio的大部分联系都是通过Task实例进行的。
你可能想知道如果在Task实例上调用set_result()会发生什么。在Python 3.8之前可以这样做，但现在不允许这么做了。任务实例是协程对象的包装器，它们的结果值只能在内部设置为底层协程函数的结果，如 示例 3-17所示那样。
示例 3-17. 在task上调用set_result
（L13）唯一的区别是我们创建的是Task实例而不是Future实例。当然，Task API要求我们提供一个协程；这里我们使用sleep()只是因为简单方便。
（L7）正在传入一个Task实例。它满足函数的类型签名(因为Task是Future的子类)，但从Python 3.8开始，我们不再允许在Task上调用set_result()：尝试这样做将引发RuntimeError。这个想法是，一个Task代表一个正在运行的协程，所以结果应该总是来自于task自身。
（L10, L24）但是，我们仍然可以cancel()一个任务，它将在底层协程中引发CancelledError。
Create_task? Ensure_Future? 下定决心吧！
在第22页的“快速入门”中，我说过运行协程的方法是使用asyncio.create_task()。在引入该函数之前，有必要获取一个循环实例并使用loop.create_task()完成相同的任务。事实上，这也可以通过一个不同的模块级函数来实现:asyncio.ensure_future()。一些开发人员推荐create_task()，而其他人推荐ensure_future()。
在我为这本书做研究的过程中，我确信API方法asyncio.ensure_future()是引起对asyncio库广泛误解的罪魁祸首。API的大部分内容都非常清晰，但在学习过程中还存在一些严重的障碍，这就是其中之一。当你遇到ensure_future()时，你的大脑会非常努力地将其集成到关于asyncio应该如何使用的心理模型中——但很可能会失败!
在Python 3.6 asyncio 文档中，这个现在已经臭名昭著的解释突出了 ensure_future() 的问题：
asyncio.ensure_future(coro_or_future, *, _loop =None)
安排执行一个协程对象：把它包装在future中。返回一个Task对象。如果参数是Future，则直接返回。
什么!? 当我第一次读到这篇文章时，我很困惑。下面希望是对ensure_future()的更清楚的描述:
这个函数很好地说明了针对终端用户开发人员的asyncio API(高级API)和针对框架设计人员的asyncio API(低级API)之间的区别。让我们在示例 3-18中自习看看它是如何工作的。
示例 3-18. 仔细看看ensure_future()在做什么
（L3）一个简单的什么都不做的协程函数。我们只需要一些能组成协程的东西。
（L6）我们通过直接调用该函数来创建协程对象。你的代码很少会这样做，但我想在这里明确地表示，我们正在向每个create_task()和ensure_future()传递一个协程对象。
（L7）获取一个循环。
（L9）首先，我们使用loop.create_task()在循环中调度协程，并返回一个新的Task实例。
（L10）验证类型。到目前为止，没有什么有趣的。
（L12）我们展示了asyncio.ensure_future()可以被用来执行与create_task()相同的动作：我们传入了一个协程，并返回了一个Task实例(并且协程已经被安排在循环中运行)!如果传入的是协程，那么loop.create_task()和asyncio.ensure_future()之间没有区别。
（L15）如果我们给ensure_future()传递一个Task实例会发生什么呢？注意我们要传递的Task实例是已经在第4步通过loop.create_task()创建好的。
（L16）返回的Task实例与传入的Task实例完全相同:它在被传递时没有被改变。
直接传递Future实例的意义何在？为什么用同一个函数做两件不同的事情？答案是，ensure_future()的目的是让框架作者向最终用户开发者提供可以处理两种参数的API。不相信我？这是ex-BDFL自己说的：
ensure_future()的要点是，如果你有一个可能是协程或Future(后者包括一个Task，因为它是Future的子类)的东西，并且你想能够调用一个只在Future上定义的方法(可能唯一有用的例子是cancel())。当它已经是Future(或Task)时，它什么也不做；当它是协程时，它将它包装在Task中。
如果您知道您有一个协程，并且希望它被调度，那么正确的API是create_task()。唯一应该调用ensure_future()的时候是当你提供一个API(像大多数asyncio自己的API)，它接受协程或Future，你需要对它做一些事情，需要你有一个Future。
—Guido van Rossum
总而言之，asyncio.sure_future()是一个为框架设计者准备的辅助函数。这一点最容易通过与一种更常见的函数进行类比来解释，所以我们来做这个解释。如果你有几年的编程经验，你可能已经见过类似于例3-19中的istify()函数的函数。示例 3-19中listify()的函数。
示例 3-19. 一个强制输入列表的工具函数
这个函数试图将参数转换为一个列表，不管输入的是什么。api和框架中经常使用这类函数将输入强制转换为已知类型，这将简化后续代码——在本例中，您知道参数(来自listify()的输出)将始终是一个列表。
如果我将listify()函数重命名为ensure_list()，那么您应该开始看到与asyncio.ensure_future()的类似之处:它总是试图将参数强制转换为Future(或子类)类型。这是一个实用函数，它使框架开发人员(而不是像你我这样的终端用户开发人员)的工作变得更容易。
实际上，asyncio标准库模块本身使用ensure_future()正是出于这个原因。当你下次查看API时，你会发现函数参数被描述为“可等待对象”，很可能内部使用ensure_future()强制转换参数。例如，asyncio.gather()函数就像下面的代码一样:
aws参数表示“可等待对象”，包括协程、task和future。在内部，gather()使用ensure_future()进行类型强制转换：task和future保持不变，而把协程强制转为task。
这里的关键是，作为终端用户应用程序开发人员，应该永远不需要使用asyncio.ensure_future()。它更像是框架设计师的工具。如果你需要在事件循环上调度协程，只需直接使用asyncio.create_task()来完成。
在接下来的几节中，我们将回到语言级别的特性，从异步上下文管理器开始。
