再來回顧一下協程的發展流程：
python2.5 為生成器引用.send()、.throw()、.close()方法
python3.3 為引入yield from，可以接收返回值，可以使用yield from定義協程
Python3.4 加入了asyncio模組
Python3.5 增加async、await關鍵字，在語法層面的提供支援
python3.7 使用 async def + await 的方式定義協程
python3.10 移除 以 yield from 的方式定義協程

舊協程是指以 yield、 yield from等生成器語法為基礎的協程實現
新協程是指以 asyncio、 async、 await等關鍵字為基礎的協程實現
兩種協程的實現方式在協程發展史上有一段交集，並且舊協程基於生成器的協程語法讓生成器和協程兩個概念混淆，所以對學習者會造成一定的困擾。本篇主要說明兩種協程的實現方式的差異。

2 | 0 舊協程回顧

舊協程以yield關鍵字為核心，透過yield關鍵提供的程式碼執行暫停、恢復的能力，實現函式交替的執行，cpu的轉讓等能力。

import timedef consume():    r = ''    while True:        n = yield r        print(f'[consumer] 開始消費 {n}...')        time.sleep(1)        r = f'{n} 消費完成'def produce(c):    next(c)    n = 0    while n < 5:        n = n + 1        print(f'[producer] 生產了 {n}...')        r = c.send(n)        print(f'[producer] consumer return: {r}')    c.close()if __name__=='__main__':    c = consume()    produce(c)

執行結果：

[producer] 生產了 1...[consumer] 開始消費 1...[producer] consumer return: 1 消費完成[producer] 生產了 2...[consumer] 開始消費 2...[producer] consumer return: 2 消費完成[producer] 生產了 3...[consumer] 開始消費 3...[producer] consumer return: 3 消費完成[producer] 生產了 4...[consumer] 開始消費 4...[producer] consumer return: 4 消費完成[producer] 生產了 5...[consumer] 開始消費 5...[producer] consumer return: 5 消費完成

結果分析：
當消費者 consume執行到 n = yield r時，流程暫停，將cpu交還給呼叫方 produce。

在 asyncio初識篇中提到過，協程最重要的兩個因素是 事件迴圈+  任務。用yield實現的協程中， consume和  produce中的 while迴圈共同作用下實現了一個事件迴圈的功能， yield 和  send實現了任務的暫停和繼續執行。

總結來說協程需要的兩個能力 事件迴圈和 任務暫停和繼續，在舊協程中的實現分別是：

1. 事件迴圈透過手動編寫while迴圈程式碼實現
2. 程式碼暫停繼續執行透過yield生成器的能力實現

3 | 0 新協程回顧

新協程是 asyncio、 async、 await等關鍵字實現的。新協程是基於事件迴圈機制實現的，核心能力包括事件迴圈，任務，回撥機制等。三者提供的能力分別是

1. asyncio 提供了事件迴圈
2. async 提供了協程標識
3. await 提供了流程掛起能力

import asyncioasync def coro1():    print("start coro1")    await asyncio.sleep(2)    print("end coro1")async def coro2():    print("start coro2")    await asyncio.sleep(1)    print("end coro2")# 建立事件迴圈loop = asyncio.get_event_loop()# 建立任務task1 = loop.create_task(coro1())task2 = loop.create_task(coro2())# 執行協程loop.run_until_complete(asyncio.gather(task1, task2))# 關閉事件迴圈loop.close()

結果

start coro1start coro2end coro2end coro1

結果分析：
當 coro1執行到  await asyncio.sleep(2)時，流程掛起，將cpu交還給事件迴圈，等待事件迴圈的下一次排程，而事件迴圈排程到 coro2繼續執行。

協程的兩個重要能力 事件迴圈和  任務暫停和繼續 ，分別的實現者：

1. 事件迴圈透過asyncio提供的loop實現
2. 程式掛起透過 await 關鍵字實現

4 | 0 新舊協程實現的對比

asyncio 和  yield 是用於實現非同步程式設計的兩種不同的機制。

yield 是一種用於生成器（Generator）函式的關鍵字，用於建立可暫停和恢復執行的函式。當一個函式中包含  yield 語句時，它會返回一個生成器物件，可以透過呼叫生成器的  next() 方法或使用  for 迴圈來逐步迭代生成器函式中的值。

透過使用  yield，我們可以將一個函式分割成多個程式碼塊，並在每個程式碼塊之間進行切換執行。這使得我們可以在函式執行過程中臨時掛起函式的執行，然後再次恢復執行。

asyncio 是 Python 提供的標準庫，用於編寫非同步程式碼。它基於事件迴圈（Event Loop）模式，允許我們在單執行緒中處理多個併發任務，並透過協程（Coroutine）來管理非同步操作。

asyncio 使用了  async 和  await 這兩個關鍵字來定義協程函式。在協程函式中可以使用  await 關鍵字來暫停當前協程的執行，等待某個非同步操作的完成，然後恢復執行。

總結來說：
舊協程：透過 yield關鍵字的暫停和恢復執行的能力實現協程
新協程：透過 事件迴圈機制，await關鍵字掛起流程能力實現協程

5 | 0 await 和 yield 的關係

await 關鍵字和  yield 關鍵字都可以用於控制流的暫停和恢復，都屬於python的關鍵字，但是它們在協程的實現上有所不同。

相同點：

1. 控制流暫停和恢復：無論是  await 還是  yield，它們都可以使程式碼在某個點暫停執行，並在稍後的時間點繼續執行。
2. 協程支援： await 和  yield 都與協程（Coroutine）密切相關。它們都能夠用於定義和管理協程，使得非同步程式碼的編寫更加簡單和易讀。

區別：

1. 語法差異： await 是 Python 3.5 引入的關鍵字，用於非同步函式中暫停執行等待非同步操作完成。而  yield 是早期協程的關鍵字，主要用於生成器（Generator）函式，用於建立迭代器和實現惰性計算，早期透過生成器的能力來實現協程。
2. 語義：

• await 表示當前協程需要等待一個非同步操作的完成，並掛起執行，讓其他任務有機會執行。

• yield 是將執行的控制權交給呼叫方，同時儲存函式的狀態，以便在下次迭代時從上一次暫停的位置恢復執行。

    await將程式掛起，讓事件迴圈排程新的任務。yield將程式掛起，等待呼叫方的下一步指令。

1. 上下文： await 必須在非同步上下文中使用，例如在非同步函式中或者在  async with 塊中。而  yield 可以在普通函式中使用，即使沒有使用協程的上下文。
2. 返回值： yield 返回生成器物件，透過呼叫  next() 方法或使用  for 迴圈逐步迭代生成器中的值。而  await 返回一個可等待物件（Awaitable），它可以是  Future、 Task、 Coroutine 等。

總結：
await 不是透過 yield 來實現的程式暫停和執行，兩者有相似的能力，但完全沒有呼叫關係，都是屬於python關鍵字。

• await 適用於非同步程式設計場景，用於等待非同步操作的完成，同時支援更靈活的協程管理。
• yield 則主要用於生成器函式，用於實現迭代器和惰性計算。

它們在應用場景和語法上存在一些差異，但都為我們提供了控制流的暫停和恢復的能力。

以上就是新舊協程的實現方法，對比了兩種協程的實現方法，比較了yield關鍵字既作為生成器又實現協程有點混淆的用法，比較了都可以暫停恢復的關鍵字yield和await。這些內容是協程原理的核心知識，理解有難度。