Python协程演进过程

Milestone

协程相关的关键字和方法的引入：

Python 2.2（2001年）yield

Python 2.5（2006年） .send() .throw() .close()

Python 3.3（2012年） yield from 
Python 3.5（2015年）async await

Duck type

在面向对象的支持上，C++采用了多重继承等一系列C++风格的东西，Java是单继承+接口，JavaScript之前是Prototype，而Python采用了多继承+duck type，并用super来安全的初始化父类。而同样喜欢宣传自己优雅的设计的Ruby也是采用的Duck Type。

什么是Duck Type

当我看到一只鸟走路像鸭子，游泳像鸭子，叫声像鸭子，那我就把它叫做鸭子。（When I see a bird that walks like a duck and swims like a duck and quacks like a duck, I call that bird a duck.）

简而言之就是，判断一个对象的类型不是看他爸爸是谁，而是他实现了什么方法。 
举个例子：

>>> class Foo:
...     def __iter__(self):
...             pass
...
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance(Foo(),Iterable)
True

在命令行里运行如上代码，会发现Foo类并没有继承任何迭代相关的父类，但却被认为是可迭代对象。正是由于Duck Type，避免了复杂的继承关系。

Iterator

解释器在判断要给对象是否是可迭代对象时，是这么做的：

    判断是否有__iter__，获取一个迭代器。
    实现了__getitem__,创建一个迭代器，按索引获取元素。
    不满足以上条件则对象不可迭代，抛出异常。

可迭代对象的UML图如下：

通过iter方法返回一个迭代器，而迭代器需要实现一个next方法和iter方法。

Generators

生成器是为了满足惰性加载而出现的，比如一些数据在使用时才生产出来，而不是初始化时就加载到内存里了。在编程中，英文含有lazy的相关专业词汇大多都是这样的作用。

在python中，一个函数中如果有yield关键词，那么这个函数就是个生成器函数，该函数调用时会立即返回一个生成器对象，而不是函数结果。而要获取该函数产出的结果，需要调用next方法（根据不同版本，有的是双下划线版本的next方法）。

协程的定义是，一个可以随时挂起并让出CPU控制权的控制流。惰性加载在协程中的意义在于，可以通过将未来的控制流放在next方法中，使得程序暂时让出CPU，在需要时通过send方法转进回来。

Summary

Python的Duck Type保证了一种灵活的面向对象实践。

在迭代器基础上实现了惰性加载的生成器，之后为了完善生成器，提供了send等方法，和原有的next方法配合，是实现协程的基础。

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