协程

协程
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协程是计算机程序的一类组件，推广了协作式多任务的子程序，允许执行被挂起与被恢复。相对子例程而言，协程更为 一般和灵活，但在实践中使用没有子例程那样广泛。协程源自Simula和Modula-2语言，但也有其他语言支持。协程更适 合于用来实现彼此熟悉的程序组件，如协作式多任务、异常处理、事件循环、迭代器、无限列表和管道。
根据高德纳的说法, 马尔文·康威于1958年发明了术语coroutine并用于构建汇编程序。
目录
简单的对比和示例 详细比较 协程之常见用例 支持协程的编程语言
协程的替代者和实现 用C的实现
Python 实现 Perl 实现 Tcl 实现
参考 另见
简单的对比和示例 由于协程不如子例程那样被普遍所知，最好对它们作个比较。
[1] [2]
协程最初在1963年被提出。
[2]
子例程的起始处是惟一的入口点，一旦退出即完成了子例程的执行，子例程的一个实例只会返回一次。
协程可以通过yield来调用其它协程。通过yield方式转移执行权的协程之间不是调用者与被调用者的关系，而是彼此对 称、平等的。
协程的起始处是第一个入口点，在协程里，返回点之后是接下来的入口点。子例程的生命期遵循后进先出(最后一个被 调用的子例程最先返回);相反，协程的生命期完全由他们的使用的需要决定。
这里是一个简单的例子证明协程的实用性。假设你有一个生产者-消费者的关系，这里一个协程生产产品并将它们加入 队列，另一个协程从队列中取出产品并使用它。为了提高效率，你想一次增加或删除多个产品。代码可能是这样的:
var q := new queue
生产者协程
消费者协程
每个协程在用yield命令向另一个协程交出控制时都尽可能做了更多的工作。放弃控制使得另一个例程从这个例程停止的 地方开始，但因为现在队列被修改了所以他可以做更多事情。尽管这个例子常用来介绍多线程，实际没有必要用多线程 实现这种动态:yield语句可以通过由一个协程向另一个协程直接分支的方式实现。
详细比较 因为相对于子例程，协程可以有多个入口和出口点，可以用协程来实现任何的子例程。事实上，正如Knuth所说:“子例
程是协程的特例。” 每当子例程被调用时，执行从被调用子例程的起始处开始;然而，接下来的每次协程被调用时，从协程返回(或yield)
的位置接着执行。
因为子例程只返回一次，要返回多个值就要通过集合的形式。这在有些语言，如Forth里很方便;而其他语言，如C，只 允许单一的返回值，所以就需要引用一个集合。相反地，因为协程可以返回多次，返回多个值只需要在后继的协程调用 中返回附加的值即可。在后继调用中返回附加值的协程常被称为产生器。
子例程容易实现于堆栈之上，因为子例程将调用的其他子例程作为下级。相反地，协程对等地调用其他协程，最好的实 现是用continuations(由有垃圾回收的堆实现)以跟踪控制流程。
协程之常见用例 协程有助于实现:
状态机:在一个子例程里实现状态机，这里状态由该过程当前的出口/入口点确定;这可以产生可读性更高的代 码。
角色模型:并行的角色模型，例如计算机游戏。每个角色有自己的过程(这又在逻辑上分离了代码)，但他们自愿 地向顺序执行各角色过程的中央调度器交出控制(这是合作式多任务的一种形式)。
产生器:它有助于输入/输出和对数据结构的通用遍历。 支持协程的编程语言
Swift Simula Modula-2 C#
Kotlin
Stackless Python Lua
Io
loop
while q is not empty
remove some items from q
use the items yield to produce
loop
while q is not full
create some new items
add the items to q yield to consume

Go
Python
JavaScript(ECMA-262 6th Edition) Dart2
由于continuations被用来实现协程，支持continuations的编程语言也非常容易就支持协程。 协程的替代者和实现
到2003年，很多最流行的编程语言，包括C和他的后继，都未在语言内或其标准库中直接支持协程。(这在很大程度上 是受基于堆栈的子例程实现的限制)。
有些情况下，使用协程的实现策略显得很自然，但是此环境下却不能使用协程。典型的解决方法是创建一个子例程，它 用布尔标志的集合以及其他状态变量在调用之间维护内部状态。代码中基于这些状态变量的值的条件语句产生出不同的 执行路径及后继的函数调用。另一种典型的解决方案是用一个庞大而复杂的switch语句实现一个显式状态机。这种实现 理解和维护起来都很困难。
在当今的主流编程环境里，线程是协程的合适的替代者，线程提供了用来管理“同时”执行的代码段实时交互的功能。因 为要解决大量困难的问题，线程包括了许多强大和复杂的功能并导致了困难的学习曲线。当需要的只是一个协程时，使 用线程就过于技巧了。然而——不像其他的替代者——在支持C的环境中，线程也是广泛有效的，对很多程序员也比较 熟悉，并被很好地实现，文档化和支持。在POSIX里有一个标准的良定义的线程实现pthread.
用C的实现
C标准库里的函数setjmp和longjmp可以用来实现一种协程。不幸的是，正如harbison and Steele所述，“setjmp和longjmp的 相当地难以实现，程序员要对使用它作最少的假设。”这意味着如果没有留意Harbison和Steele的警告而在某个环境下使 用了setjmp和longjmp，在其他环境下可能不能正常工作。更糟糕的是，错误的实现并非个例。
人们作了大量的尝试，在C里用子例程和宏实现协程，这些尝试有不同程度的成功之处。Simon Tatham的贡献(见下 文)是这一方法的很好示例。他自己注解是对这一方法的限制做了很好的评价。这种方法的确可以提高代码段的可写 性，可读性，可维护性还是存在争议的。用Titham的话说:“当然，这一技巧破坏了这本书的每一个编码标准......[但 是]任何试图牺牲算法明晰来确保语法清晰的编码标准都应该被重写。如果你的老板因为因为你使用了这些技巧而解雇 你，在保安把你从大楼里拖出来的同时不断地告诉他们上面那句话。
著名的实现:
[1] (http://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/coroutines.html) - Simon Tatham用C实现的协程 Portable Coroutine Library (http://xmailserver.org/libpcl.html) - C library using POSIX/SUSv3 facilities. libaco (https://github.com/hnes/libaco) - 一个极速的轻量级C协程库(同时有详细且严格的数学证明)
Python 实现
PEP 342 (https://www.python.org/peps/pep-0342.html) - planned support for coroutines based on generators Python Docs (https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio-task.html) - Coroutines and Tasks
greenlets (https://web.archive.org/web/20051218115310/http://codespeak.net/py/current/doc/greenlet.html) gevent (http://www.gevent.org)
例子，适用于Python 3:

输出:
程序由两个分支组成。子程序处理完后，用 yield 将自己挂起，并返回主程序。主程序通过 send 唤起子程序并传入数 据。如此交替进行。
Perl 实现
Coro (https://web.archive.org/web/20130601153658/http://search.cpan.org/~mlehmann/Coro-6.31/Coro.pm) - Coro是Perl5中的一种协程实现，它使用C作为底层，所以具有良好的执行性能，而且可以配合AnyEvent共同使 用，极大的弥补了Perl在线程上劣势
Tcl 实现
从 Tcl 8.6 开始，Tcl 核心内置协程支持，成为了继事件循环、线程后的另一种内置的强大功能。
参考
高德纳. Fundamental Algorithms, Third Edition. Addison-Wesley, 1997. ISBN 0-201-89683-4. Section 1.4.2: Coroutines, pp.193–200.
C: A Reference Manual. Samuel P. Harbison and Guy L. Steele, Jr. Third edition; Prentice-Hall, 1991, ISBN 0-13- 110933-2.

1. Knuth, Donald Ervin. Fundamental Algorithms. The Art of Computer Programming 1 3rd. Addison-Wesley. 1997. Section 1.4.5: History and Bibliography, pp. 229. ISBN 978-0-201-89683-1.
2. Conway, M. E. Design of a Separable Transition-Diagram Compiler. Communications of the ACM. July 1963, 6 (7): 396–408. doi:10.1145/366663.366704. 引用错误:带有name属性“Conway1963”的<ref>标签用不同内容定 义了多次
   另见
   多任务处理 迭代器 Generators 惰性求值 管道
   started at 17:13:52 hello
   world
   finished at 17:13:55
   import asyncio import time
   async def say_after(delay, what): await asyncio.sleep(delay) print(what)
   async def main():
   print(f"started at {time.strftime('%X')}")
   await say_after(1, 'hello') await say_after(2, 'world')
   print(f"finished at {time.strftime('%X')}") asyncio.run(main())

Protothreads
子程序 取自“https://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=协程&oldid=54615125”
本页面最后修订于2019年5月30日 (星期四) 08:56。
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