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Python中的协程经历了很长的一段发展历程。其大概经历了如下三个阶段：
yield/send@asyncio.coroutine和yield fromasync/await关键字【示例】不使用协程执行多个任务
xxxxxxxxxx#coding=utf-8import timedef func1(): for i in range(3): print(f'北京：第{i}次打印啦') time.sleep(1) return "func1执行完毕"def func2(): for k in range(3): print(f'上海：第{k}次打印了' ) time.sleep(1) return "func2执行完毕"def main(): func1() func2()if __name__ == '__main__': start_time = time.time() main() end_time = time.time() print(f"耗时{end_time-start_time}") #不使用协程，耗时6秒'''执行结果：北京：第0次打印啦北京：第1次打印啦北京：第2次打印啦上海：第0次打印了上海：第1次打印了上海：第2次打印了耗时6.042387008666992'''【示例】使用yield协程，实现任务切换
xxxxxxxxxx#coding=utf-8import timedef func1(): for i in range(3): print(f'北京：第{i}次打印啦') yield # 只要方法包含了yield，就变成一个生成器 time.sleep(1)def func2(): g = func1() #func1是一个生成器，func1()就不会直接调用，需要通过next()或for循环调用 print(type(g)) for k in range(3): print(f'上海：第{k}次打印了' ) next(g) #继续执行func1的代码 time.sleep(1)#有了yield，我们实现了两个任务的切换+保存状态start_time = time.time()func2()end_time = time.time()print(f"耗时{end_time-start_time}") #耗时5.0秒，效率差别不大'''执行结果：上海：第0次打印了北京：第0次打印啦上海：第1次打印了北京：第1次打印啦上海：第2次打印了北京：第2次打印啦耗时5.039638996124268'''基于yield并发执行，多任务之间来回切换，这就是个简单的协程的体现，但是他能够节省I/O时间吗？不能。