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：

输出：

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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

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：

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：

后来被更清晰的 async def 替代：

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。

以上就是python用生成器实现协程的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！