1. 前言

之前我们学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。

随着我们对于效率的追求不断提高，基于单线程来实现并发又成为一个新的课题，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发。这样就可以节省创建线进程所消耗的时间。

为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态。

cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长。

在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态：

一：其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。

为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，我们来简单复习一下：

yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级
send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换

单纯地切换反而会降低运行效率：

#串行执行
import time
def consumer(res):
'''任务1:接收数据,处理数据'''
pass
def producer():
'''任务2:生产数据'''
res=[]
for i in range(10000000):
res.append(i)
return res
start=time.time()
#串行执行
res=producer()
consumer(res) #写成consumer(producer())会降低执行效率
stop=time.time()
print(stop-start) #1.5536692142486572
#基于yield并发执行
import time
def consumer():
'''任务1:接收数据,处理数据'''
while True:
x=yield
def producer():
'''任务2:生产数据'''
g=consumer()
next(g)
for i in range(10000000):
g.send(i)
start=time.time()
#基于yield保存状态,实现两个任务直接来回切换,即并发的效果
#PS:如果每个任务中都加上打印,那么明显地看到两个任务的打印是你一次我一次,即并发执行的.
producer()
stop=time.time()
print(stop-start) #2.0272178649902344

二：第一种情况的切换。在任务一遇到io情况下，切到任务二去执行，这样就可以利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算，效率的提升就在于此。

yield无法做到遇到io阻塞：

import time
def consumer():
'''任务1:接收数据,处理数据'''
while True:
x=yield
def producer():
'''任务2:生产数据'''
g=consumer()
next(g)
for i in range(10000000):
g.send(i)
time.sleep(2)
start=time.time()
producer() #并发执行,但是任务producer遇到io就会阻塞住,并不会切到该线程内的其他任务去执行
stop=time.time()
print(stop-start)

对于单线程下，我们不可避免程序中出现io操作，但如果我们能在自己的程序中（即用户程序级别，而非操作系统级别）控制单线程下的多个任务能在一个任务遇到io阻塞时就切换到另外一个任务去计算，这样就保证了该线程能够最大限度地处于就绪态，即随时都可以被cpu执行的状态，相当于我们在用户程序级别将自己的io操作最大限度地隐藏起来，从而可以迷惑操作系统，让其看到：该线程好像是一直在计算，io比较少，从而更多的将cpu的执行权限分配给我们的线程。

协程的本质就是在单线程下，由用户自己控制一个任务遇到io阻塞了就切换另外一个任务去执行，以此来提升效率。为了实现它，我们需要找寻一种可以同时满足以下条件的解决方案：