Python中的协程与生成器的区别与联系

描述
协程和生成器都是Python中实现异步编程和惰性计算的重要机制，它们都使用了yield关键字，但在设计目的、功能和应用场景上有显著差异。生成器主要用于生成序列数据，而协程则专注于控制流的挂起与恢复，实现协作式多任务。理解二者的区别与联系，有助于在异步编程中选择合适的工具。

解题过程

1. 生成器的核心功能

   • 生成器是通过函数中包含yield语句创建的迭代器，每次执行到yield时暂停，返回一个值，下次调用next()时从暂停处继续执行。
   • 示例：

     def simple_generator():  
         yield 1  
         yield 2  
     gen = simple_generator()  
     print(next(gen))  # 输出1  
     print(next(gen))  # 输出2  
     

   • 生成器本质是数据生产者，专注于惰性生成序列，节省内存。

2. 协程的扩展功能

   • 协程通过yield关键字实现双向通信，不仅能返回数据，还能接收外部调用者发送的数据。
   • 使用.send(value)方法向协程发送数据，yield表达式会接收发送的值。
   • 示例：

     def simple_coroutine():  
         print("启动协程")  
         x = yield  # 暂停并等待接收数据  
         print(f"接收到数据: {x}")  
     coro = simple_coroutine()  
     next(coro)      # 启动协程，执行到第一个yield  
     coro.send(42)   # 发送数据，协程恢复执行  
     

   • 协程是数据消费者，核心在于挂起与调度，常用于异步IO或状态机。

3. 关键区别

   • 设计目的：生成器用于生成迭代序列；协程用于控制流程的协作式切换。
   • 数据流向：生成器通过yield向外输出数据；协程通过yield同时支持输入和输出。
   • 初始化和控制：生成器需用next()启动；协程需先用next()或.send(None)启动至第一个yield。
   • 演进：Python 3.5引入async/await语法后，原生协程（如async def）不再依赖yield，与生成器彻底分离。

4. 联系与演进

   • 早期协程通过生成器实现（如@asyncio.coroutine装饰器），共享yield机制。
   • 生成器可视为协程的特例（仅输出数据），但协程更强调任务调度与状态保持。
   • 现代区分：
     • 生成器函数：包含yield的函数，返回生成器对象。
     • 原生协程：使用async def定义，通过await挂起，不与生成器混用。

5. 总结

   • 生成器是单行道（生产数据），协程是双行道（交互控制）。
   • 在异步编程中，优先使用async/await协程；生成器适用于简单惰性计算场景。