協程又被稱為微執行緒，它的特點是不需要進行執行緒的切換，因為整個程式的執行過程中，只有一個執行緒．沒有執行緒切換的開銷，和多執行緒相比較，執行緒數量越多，協程的效能就越高．它子程式的執行是由程式自身控制．又由於只存在一個執行緒，所以不存在什麼變數共享等衝突問題，也不存在鎖機制，更不會出現死鎖的情況．這樣一來，執行效率就比多執行緒高的多．為了有效利用多核CPU，我們可以用程序+協程，既充分利用多核，又充分發揮協程的高效率，可獲得極高的效能。
看例子：

傳統的生產者-消費者模型是一個執行緒寫訊息，一個執行緒取訊息，通過鎖機制控制佇列和等待，但一不小心就可能死鎖。

如果改用協程，生產者生產訊息後，直接通過yield跳轉到消費者開始執行，待消費者執行完畢後，切換回生產者繼續生產，效率極高：

# 注意 變成generator的函式，在首次呼叫的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行
def consumer():
    r = ''
    print('lalalalalaal') # 只有第一次會執行(啟動生成器), 之後再呼叫生成器就會從yield處執行
    while True:
        n = yield r # 再次執行時從這裡的yield繼續執行, 將把produce傳入的引數 n 賦給區域性變數 n . 下輪迴圈再次遇到yield就會就將 r 返回給produce函式
        # 所以Python的yield不但可以返回一個值，它還可以接收呼叫者發出的引數
 

        print('xxxxxlalalalalaal')  # 由於生成器在啟動的時候遇到上面的yield就返回了, 所以第一次不會執行這條語句. 之後每次都會被執行
        if not n:
            return
        print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
        r = '200 OK'  # 因為yield r 所以這個r會在下一次迴圈被返回給produce函式 
        a = 'fake 200 OK' # 返回的值與a無關

def produce(c):
    c.send(None
 
)
    print('babababab')
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
        r = c.send(n) # # 獲取生成器consumer中由yield語句返回的下一個值
        print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
    c.close()

c = consumer()      # 並不會啟動生成器, 只是將c變為一個生成器
print('AaAaAaAaAa') # AaAaAaAaAa
produce(c)
# =>
# AaAaAaAaAa
# lalalalalaal
# babababab
# [PRODUCER] Producing 1...
# xxxxxlalalalalaal
# [CONSUMER] Consuming 1...
# [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
# [PRODUCER] Producing 2...
# xxxxxlalalalalaal
# [CONSUMER] Consuming 2...
# [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
# [PRODUCER] Producing 3...
# xxxxxlalalalalaal
# [CONSUMER] Consuming 3...
# [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
# [PRODUCER] Producing 4...
# xxxxxlalalalalaal
# [CONSUMER] Consuming 4...
# [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
# [PRODUCER] Producing 5...
# xxxxxlalalalalaal
# [CONSUMER] Consuming 5...
# [PRODUCER] Consumer return: 200 OK

　　　　生成器generator這裡面的yield不但可以返回一個值，它還可以接收呼叫者發出的引數．首先等待生產者發出send()呼叫的引數，執行子程式，再通過yield返回引數到生產者，生產者繼續生產，消費者子程式等待傳來引數，以此迴圈往復，直到生產者停止生產．．．