生成器协程通过yield和send实现协作式并发，支持双向通信与数据流水线；需先调用next激活，可用于构建事件驱动处理链，如过滤打印偶数；配合异常处理确保资源释放；是async/await语法的前身，体现协程本质机制。
Python 中可以用生成器实现协程，这是早期 Python 实现协作式并发的一种方式。在 yield 和 send() 的配合下，生成器可以暂停执行、接收外部传入的值，从而模拟协程的行为。
生成器的基本协程行为
生成器函数通过 yield 暂停执行，并可以通过 send() 方法向生成器内部传递数据。这种双向通信能力是实现协程的基础。
例如：
def simple_coroutine(): print("协程启动") x = yield print(f"收到值: {x}")使用示例
coro = simple_coroutine() next(coro) # 启动协程，执行到 yield coro.send("Hello") # 发送数据
输出：
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协程启动 收到值: Hello注意：必须先调用 next(coro) 或 coro.send(None) 来激活协程，否则不能直接 send 值。
协程的典型应用场景：数据流水线
利用多个生成器串联，可以构建高效的数据处理流水线。每个生成器作为协程接收输入、处理后转发给下一个。
示例：过滤并打印偶数
def number_source(target): for i in range(10): target.send(i) target.close()def filter_even(target): try: while True: n = yield if n % 2 == 0: target.send(n) except GeneratorExit: print("filter_even 结束")
def printer(): try: while True: n = yield print(f"处理: {n}") except GeneratorExit: print("printer 结束")
构建流水线
p = printer() next(p)
f = filter_even(p) next(f)
number_source(f)
这个结构展示了协程在数据流中的协作方式：数据从源头流向处理器再流向输出端，整个过程由事件驱动，无需等待阻塞操作。
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协程的状态管理与异常处理
协程运行过程中可能被关闭或抛出异常，需要合理处理 GeneratorExit 来释放资源。
使用 try-finally 或 try-except GeneratorExit 可确保清理逻辑执行：
def managed_coroutine(): try: while True: x = yield print(f"处理 {x}") except GeneratorExit: print("正在清理资源...") raise # 必须重新 raise 以完成关闭如果不重新抛出 GeneratorExit，协程可能无法正常终止。
与现代 async/await 的关系
Python 3.5 引入的 async/await 是基于生成器协程的演进。早期的 @asyncio.coroutine 和 yield from 就是基于生成器的协程语法。
例如：
@asyncio.coroutine def old_style_coro(): yield from asyncio.sleep(1) print("完成")后来被更清晰的 async def 替代：
async def new_style_coro(): await asyncio.sleep(1) print("完成")虽然现在推荐使用 async/await，但理解生成器协程有助于深入掌握 Python 协程机制的本质。
基本上就这些。生成器协程虽已过时，但其思想仍在异步编程中延续。理解它，能让你更清楚 await 背后发生了什么。
