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讲到这里，大家应该对“合作”有一点体会了。这里，每个任务都必须合作，也就是说必须能在较短的时间里将系统的控制权转交出去。如果某个任务进入了死循环，那么整个系统也就死了。
下面我们就来举一个用generator实现合作多任务的例子。假设这是一盘棋，电脑引擎和用户界面程序分别做成了generator。:
player = GetUserInput(...)
engine = Engine(...)
def game(red, black) :
...
move = red.next()
while move != Move.Resign :
if turn == black :
turn = red
else :
turn = black
game_state.update(move)
move = yield turn.send(move)
game_state.update(move)
这里能很清楚地看出generator所实现的合作多任务的单线程本质。因此如果我们的象棋引擎耍赖的话，:
def Engine() :
...
if game.LoseInevitable :
while 1 :
sleep(1000)
yield Move.Resign
那么你的程序就死了。
这是合作多任务的先天缺陷，因此在设计的时候你就得想好了，这个任务是不是适合用合作多任务来解决。
2. 异步I/O
coroutine的另一个用途是异步I/O。关于异步I/O，我曾经在邮件列表里写过 一封信 ，有兴趣的读者可以去看看。
在异步环境下，你把一堆socket交给监听器。监听器则负责告诉你socket是不是可读可写。监听器只能帮你把数据读出来，至于读出来的东西是不是合法，该怎么用，它就无能为力了。因此你得写一大堆回调函数，让监听器帮你把信息分发到回调函数里。
这个任务可不容易。因为监听器是根据收到的信息来判断调用哪个回调函数的，但是函数却不一定知道该怎么处理这个信息。比方说，监听器听到用户输入了一个PASS命令，于是调用do_PASS。但是这个口令是谁的，或者用户先前有没有使用USER命令，监听器都不知道。既然监听器不知道，do_PASS也就无从获知，因此回调函数里面还有一大堆麻烦事等着。
有了coroutine之后，我们可以将每个会话封装成一个generator。当监听器听到数据的时候，可以用send方法，把信息传给coroutine，让coroutine继续运行，等yield完值之后再睡。coroutine的这种工作方式与线程很相似，因此也被称作pseudo-thread。
下面我们举一个完整的例子。程序清单如下:
1 #!/usr/local/bin/python2.5
2
3 import socket, select, collections
4
5 SOCK_TIMEOUT = 0.1
6 BUFSIZ = 8192
7 PORT = 10000
8
9 def get_auth_config() :
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