在Python中我們知道關鍵字yield可以用來實現生成器，我們可以在函數A中訪問生成器函數B，待B返回一個結果後，我們可以再次訪問B，而B會延續之前的執行狀態；這2個函數就像是2個線程一樣，在宏觀上看來在並行執行；但是與線程不同的是，線程的調度是由操作系統來完成的，對用戶包括開發者來說是完全透明的，但是在這裏2個函數的控制權切換卻是由我們來完成的。從這裏，我們就接觸到協程的雛形。
def A():
for i in range(3):
print("A get control")
yield i
def B():
for i in A():
print("B get control: %d" % i)
if __name__ == "__main__":
B()A get control
B get control: 0
A get control
B get control: 1
A get control
B get control: 2協程，可以理解爲“用戶態的輕量級線程“，其調度需要由用戶來實現，包括協程上下文管理、切換等。其相比線程有以下優點：
1. 佔用的內存極小，Linux默認情況下線程的堆棧大小爲8192KB，協程之間共享堆，不共享棧，我們只需要爲每個協程在堆上分配相應的堆棧即可，而這個堆棧大小大概只需要數KB到數百KB，所以是非常廉價的
2. 協程調度開銷小，線程的調度需要陷入內核態，由操作系統來完成，涉及到上下文切換等，因此這個開銷是很大的；而協程的調度全部在用戶態完成
當然，協程也是有它的缺點的，因爲工作在用戶態，沒有硬中斷和系統調用(軟中斷)來打斷代碼的執行，所以一旦某個協程獲取了控制權，只有它顯示進行schedule_yield, 我們纔會有機會進行調度，所以不像線程那樣即使肆無忌憚的執行也不會出現飢餓現象，這也是協程的得名由來即協作式的。
因此我們可以使用協程來處理IO密集型的高併發場景。
Python有很多基於協程的網絡庫譬如gevent、eventlet，它們都實現了自己的協程，大體思想就是：使用非阻塞的系統調用，然後觸發異常後，將控制權交給調度器，調度器處理完定時器事件後，在藉由epoll、kqueue等事件模型獲取發生的事件，將控制權交給等待事件發生的協程。最近接觸了Golang這門語言，發現它特別適合高併發編程，這也歸功於它的goroutine(協程)。