我们这里说的协程，是指通过生成器实现的。事实上，Python 3.5 引入了新的关键字 async 和 await 来定义协程，与我们这里的协程实现不同。当然，因为 Python 3.5 才引入 async 和 await 关键字，所有 Python 3.5 之前和 Python 2 都是通过下面的方法实现协程的。如果要了解 async 和 await，可以看看这个：PEP 492 – Coroutines with async and await syntax

在协程之前，yield 是作为声明（statement）使用的。为了实现协程，yield 被重新定义为表达式。一个简单的协程例子就是：

>>> def test():
...    i = 0
...    while True:
...        result = yield i
...        print('Got: {}'.format(result))
...        i += 1

可以看到，因为 yield 可作表达式，于是 result 获得了 yield 表达式的值，但是这个值是哪里来的呢？根据 PEP 255 Simple Generator，yield 后面的表达式的值， 即 i 将被返回给 next() 方法的调用者。所以，result 不可能等于 i。事实上，result 的值来自外界。

PEP 342 Coroutines via Enhanced Generator 为实现协程定义了三个新方法，其中一个是 send()，签名如下：

g.send(value)

其中 g 表示一个生成器，下面类似。send() 方法接受一个参数 value，之后该 value 将被发送到生成器内部，作为 yield 表达式的值。一个例子如下：

>>> t = test()
>>> t
<generator object test at 0x7fd44d30eb48>
>>> t.send(None)
0
>>> t.send('I am the value')
Got: I am the value
1
>>> t.send('I am the value of result')
Got: I am the value of result
2

事实上，send() 的作用可以描述为：恢复生成器的执行，并向其中发送一个值，该值成为 yield 表达式的值。即，调用 send(None) 的效果等价于调用 next() 。而生成器 yield 回来的值则将成为 send() 方法的返回值，在这里就是 i。如果生成器已经退出或者停止，那么调用 send() 就会得到 StopIteration 异常。同时，如果生成器中引发了未捕获的异常，那么该异常会继续传递给 send() 的调用者。

对于一个刚创建的生成器对象，这时还没有执行函数体，如果用一个不为 None 的参数调用 send() 方法，那么就会得到 TypeError：

>>> t=test()
>>> t.send(0)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can't send non-None value to a just-started generator

所以对于刚创建的生成器对象，要启动生成器的执行，应该使用 send(None) 或者 next() 方法。

再来看看 yield 作为表达式的限制，除非 yield 表达式出现在等号右边的最顶层（top-level），那么一律都需要加括号，如下面的例子都是允许的：

x = yield 42
x = yield
x = 12 + (yield 42)
x = 12 + (yield)
foo(yield 42)
foo(yield)

而下面的例子则是错误的：

x = 12 + yield 42
x = 12 + yield
foo(yield 42, 12)
foo(yield, 12)

当然 yield 后可以不加表达式，这样的话，调用 next() 或者 send(value) 将得到 None。

PEP 342 还定义两个其他方法，分别是 throw() and close()。throw() 方法签名如下：

g.throw(type, value=None, traceback=None)

g.throw(type, value, traceback) 会使得生成器 g 在当前暂停的位置引发特定的异常（即，传入的异常类型），等价于在当前暂停位置执行下面语句：

raise type,value,traceback

一个简单的例子如下：

>>> t=test()
>>> next(t)
0
>>> next(t)
Got: None
1
>>> t.throw(ValueError)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 4, in test
ValueError
>>> next(t)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

如上面，对生成器调用了 throw() 方法，传入了 ValueError 异常，那么生成器就会在当前暂停位置引发 ValueError 异常。因为生成器内部没有捕获这个异常，于是该异常继续传递给 throw() 方法的调用者。同时，因为生成器内部产生了异常，导致了它的停止。那么下次再使用 next() 或者 send() 方法，就会得到StopIteration 异常。当然，如果生成器早已停止，那么调用 throw 异常将会传递回相同的异常。但是，如果生成器内部捕获了传入的异常，并且 yield 回了一个新的值，那么该值将成为 throw() 方法的返回值。

最后一个方法是 close，伪代码定义如下：

def close(self):
    try:
        self.throw(GeneratorExit)
    except (GeneratorExit,StopIteration):
        pass
    else:
        raise RuntimeError("generator ignored GeneratorExit")

基本上，close 通过引发一个 GeneratorExit 异常来停止生成器。如果生成器已经退出或者停止，就会引发 StopIteration 异常，这时 close() 方法就会捕获它进行处理。而如果这时生成器仍然继续 yield 回一个新的值，那么就会引发RuntimeError 异常。

总结： Python 为了实现协程，为生成器定义三个新方法，其中 send() 可以向暂停的生成器发送值，throw() 方法可以发送异常，而 close() 则可以停止生成器。 但是，协程在概念上来说，是不同于生成器的！在这里，Python 只是利用生成器的特性实现了协程，本质上还是一个生成器，但是我们可以用它完成协程的功能。 要得到一个真正意义上的协程，我们可以使用 Python 3.5 中的新关键字 async和 await。

参考： PEP 255 – Simple Generators PEP 342 – Coroutines via Enhanced Generators

 

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