协程是一种实现并行编程的方法。不同于多线程或者多进程编程，各个协程其实还是在一个线程里运行，只是我们可以控制每个协程什么时候运行，什么时候停止，当一个协程停止时让另外的协程运行，从而达到并行计算的效果。运用协程的优点在于，因为所有的协程其实都是运行在一个线程里，因此它减少了在一个个协程间切换的代价，也不必考虑锁的问题。所以协程实现起来还是比较方便和简单的。
下面展示一个最简单的Python协程：
def coroutine():
print "coroutine"
x = 1
n = yield x
print n,x
c = coroutine()
x= c.next()
c.send(5)
输出如下：
coroutine
1
5 1
Traceback (most recent call last):
File "C:\PythonScript\coroutine.py", line 11, in <module>
c.send(5)
StopIteration
上面的代码中，首先生成协程对象c。之后需要执行一下c.next，程序会跑到coroutine函数中第一个yield的地方，并将yeild右边的值传给x。之后不断调用send，并将send中传入的参数赋值给n。当函数调用完毕的时候，会触发StopIteration的异常。
Python可以通过inspect.getgeneratorstate函数来获取协程的执行状态，该函数会返回下述字符串中的一个：
'GEN_CREATED'：等待执行
'GEN_RUNNING'：正在执行
'GEN_SUSPENED'：在yield表达式处暂停
'GEN_CLOSE'：执行结束
可以设置一个预激活协程的装饰器，通过该装饰器装饰协程后，就会预先启动next了。
from functools import wraps
def coroutine(func):
@wraps(func)
def primer(*args, **kwargs):
gen = func(args, kwargs)
next(gen)
return gen
return primer
最后展示一组运用协程实现的生产者消费者模型：
import time
def consumer():
r = ''
while True:
n = yield r
if not n:
return
print '[CONSUMER] Consuming %s...' % n
time.sleep(1)
r = '200 OK'
def produce(c):
c.next()
n = 0
while n < 5:
n = n + 1
print '[PRODUCER] Producing %s...' % n
r = c.send(n)
print '[PRODUCER] Consumer return: %s' % r
c.close()
c = consumer()
produce(c)
输出结果：
[PRODUCER] Producing 1... [CONSUMER] Consuming 1... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 2... [CONSUMER] Consuming 2... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 3... [CONSUMER] Consuming 3... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 4... [CONSUMER] Consuming 4... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 5... [CONSUMER] Consuming 5... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
来源：https://www.cnblogs.com/wickedpriest/p/12214340.html