概念区别
- 生成器：是一种特殊的迭代器，通过
yield 关键字来暂停函数执行并返回一个值，函数的状态会被保留，下次调用 next() 时从暂停处继续执行。它主要用于按需生成数据，而不是一次性生成并占用大量内存。
- 协程：是一种更高级的控制流形式，允许函数在执行过程中暂停和恢复，并且可以在多个协程之间切换执行。协程可以主动让出执行权，实现更细粒度的异步编程。
使用场景区别
- 生成器：
- 数据生成：当需要生成大量数据但不想一次性占用过多内存时，如生成无限序列。例如，生成斐波那契数列：
def fibonacci():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
- **迭代器模式**：实现自定义迭代器，便于在 `for` 循环等场景中使用。
- 协程：
- 异步I/O操作：在处理大量I/O操作（如网络请求、文件读写）时，协程可以在I/O等待时让出执行权，提高程序的并发性和效率。例如，使用
asyncio 库进行异步网络请求：
import asyncio
async def fetch_data():
await asyncio.sleep(1)
return "Data fetched"
- **微线程编程**：在单线程内实现类似多线程的效果，避免多线程的资源竞争和上下文切换开销。
实现机制区别
- 生成器：通过
yield 关键字暂停和恢复函数执行。调用生成器函数会返回一个生成器对象，使用 next() 函数或在 for 循环中迭代来推进生成器。生成器内部维护一个状态机，记录函数暂停的位置和局部变量的值。
- 协程：在Python 3.5+ 中，通过
async 和 await 关键字来定义和使用协程。async 定义一个协程函数，await 用于暂停协程执行并等待一个可等待对象（如另一个协程）完成。协程的调度由事件循环（如 asyncio 的事件循环）管理，事件循环负责在不同协程之间切换执行。
