1.golang的协程是基于gpm机制，是可以多核多线程的。Python的协程是eventloop模型（IO多路复用技术）实现，协程是严格的 1:N 关系，也就是一个线程对应了多个协程。虽然可以实现异步I/O，但是不能有效利用多核(GIL)。
2.golang用go func。python用import asyncio，async/await表达式。
评论
协程，又称微线程，纤程。英文名 Coroutine 。Python对协程的支持是通过 generator 实现的。在generator中，我们不但可以通过for循环来迭代，还可以不断调用 next()函数 获取由 yield 语句返回的下一个值。但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。yield其实是终端当前的函数，返回给调用方。python3中使用yield来实现range，节省内存，提高性能，懒加载的模式。
asyncio是Python 3.4 版本引入的 标准库 ，直接内置了对异步IO的支持。
从Python 3.5 开始引入了新的语法 async 和 await ，用来简化yield的语法：
import asyncio
import threading
async def compute(x, y):
print("Compute %s + %s ..." % (x, y))
print(threading.current_thread().name)
await asyncio.sleep(x + y)
return x + y
async def print_sum(x, y):
result = await compute(x, y)
print("%s + %s = %s" % (x, y, result))
print(threading.current_thread().name)
if __name__ == "__main__":
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [print_sum(1, 2), print_sum(3, 4)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
线程是内核进行抢占式的调度的，这样就确保了每个线程都有执行的机会。而 coroutine 运行在同一个线程中，由语言的运行时中的 EventLoop（事件循环） 来进行调度。和大多数语言一样，在 Python 中，协程的调度是非抢占式的，也就是说一个协程必须主动让出执行机会，其他协程才有机会运行。
让出执行的关键字就是 await。也就是说一个协程如果阻塞了，持续不让出 CPU，那么整个线程就卡住了，没有任何并发。
PS: 作为服务端，event loop最核心的就是IO多路复用技术，所有来自客户端的请求都由IO多路复用函数来处理作为客户端，event loop的核心在于利用Future对象延迟执行，并使用send函数激发协程,挂起,等待服务端处理完成返回后再调用CallBack函数继续下面的流程
Go语言的协程是 语言本身特性 ，erlang和golang都是采用了CSP(Communicating Sequential Processes)模式(Python中的协程是eventloop模型)，但是erlang是基于进程的消息通信，go是基于goroutine和channel的通信。
Python和Go都引入了消息调度系统模型，来避免锁的影响和进程/线程开销大的问题。
协程从本质上来说是一种用户态的线程，不需要系统来执行抢占式调度，而是在语言层面实现线程的调度 。因为协程 不再使用共享内存/数据 ，而是使用 通信 来共享内存/锁，因为在一个超级大系统里具有无数的锁，共享变量等等会使得整个系统变得无比的臃肿，而通过消息机制来交流，可以使得每个并发的单元都成为一个独立的个体，拥有自己的变量，单元之间变量并不共享，对于单元的输入输出只有消息。开发者只需要关心在一个并发单元的输入与输出的影响，而不需要再考虑类似于修改共享内存/数据对其它程序的影响。
解决函数回调经历了几个阶段， Promise 对象， Generator 函数到async函数。async函数目前是解决函数回调的最佳方案。很多语言目前都实现了async，包括Python ，java spring，go等。
async 函数返回一个 Promise 对象，当函数执行的时候，一旦遇到 await 就会先返回，等到触发的异步操作完成，再接着执行函数体内后面的语句。
async /await 需要在function外部书写async，在内部需要等待执行的函数前书写await即可
理解async函数需要先理解Generator函数，因为async函数是Generator函数的语法糖。
Generator是ES6标准引入的新的数据类型。Generator可以理解为一个状态机，内部封装了很多状态，同时返回一个迭代器Iterator对象。可以通过这个迭代器遍历相关的值及状态。
Generator的显著特点是可以多次返回，每次的返回值作为迭代器的一部分保存下来，可以被我们显式调用。
一般的函数使用function声明，return作为回调(没有遇到return，在结尾调用return undefined)，只可以回调一次。而Generator函数使用function*定义，除了return，还使用yield返回多次。
在chrome浏览器中这个例子里，我们可以看到，在执行foo函数后返回了一个
Generator函数的实例。它具有状态值suspended和closed，suspended代表暂停，closed则为结束。但是这个状态是无法捕获的，我们只能通过Generator函数的提供的方法获取当前的状态。
在执行next方法后，顺序执行了yield的返回值。返回值有value和done两个状态。value为返回值，可以是任意类型。done的状态为false和true，true即为执行完毕。在执行完毕后再次调用返回{value: undefined, done: true}
注意:在遇到return的时候，所有剩下的yield不再执行，直接返回{ value: undefined, done: true }
Generator函数提供了3个方法，next/return/throw
next方式是按步执行，每次返回一个值,同时也可以每次传入新的值作为计算
return则直接跳过所有步骤，直接返回 {value: undefined, done: true}
throw则根据函数中书写try catch返回catch中的内容，如果没有写try，则直接抛出异常
这里可以看到在执行throw之前，顺序的执行了状态，但是在遇到throw的时候，则直接走进catche并改变了状态。
这里还要注意一下，因为状态机是根据执行状态的步骤而执行，所以如果执行thow的时候，没有遇到try catch则会直接抛错
以下面两个为例
这个例子与之前的执行状态一样，因为在执行到throw的时候，已经执行到try语句，所以可以执行，而下面的例子则不一样
执行throw的时候，还没有进入到try语句，所以直接抛错，抛出undefined为throw未传参数，如果传入参数则显示为传入的参数。此状态与未写try的抛错状态一致。
遍历
Generator函数的返回值是一个带有状态的Generator实例。它可以被for of 调用，进行遍历，且只可被for of 调用。此时将返回他的所有状态
调用for of方法后，在后台调用next(),当done属性为true的时候，循环退出。因此Generator函数的实例将顺序执行一遍，再次调用时，状态为已完成
状态的存储和改变
Generator函数中yield返回的值是可以被变量存储和改变的。
以上的执行结果中，我们可以看到，在第二步的时候，我们传入2这个参数，foo函数中的a的变量的值0被替换为2，并且在第4次迭代的时候，返回的是2。而第三次迭代的时候，传入的3参数，替换了b的值4，并在第5次迭代的时候返回了3。所以传入的参数，是替代上一次迭代的生成值。
yield 委托*
在Generator函数中，我们有时需要将多个迭代器的值合在一起，我们可以使用yield *的形式，将执行委托给另外一个Generator函数
foo在执行的时候，首先委托给了foo1，等foo1执行完毕，再委托给foo2。但是我们发现，”foo1 end” 这一句并没有输出。
在整个Generator中，return只能有一次，在委托的时候，所有的yield*都是以函数表达式的形式出现。return的值是表达式的结果，在委托结束之前其内部都是暂停的，等待到表达式的结果的时候，将结果直接返回给foo。此时foo内部没有接收的变量，所以未打印。
如果我们希望捕获这个值，可以使用yield *foo()的方式进行获取。
如上，我们掌握了Generator函数的使用方法。async/await语法糖就是使用Generator函数+自动执行器来运作的。 我们可以参考以下例子
在执行的过程中，判断一个函数的promise是否完成，如果已经完成，将结果传入下一个函数，继续重复此步骤。
async/await非常好理解，基本理解了Generator函数之后，几句话就可以描述清楚。这里没有过多的继续阐述Generator函数的内部执行逻辑及原理，如果有对此有深入理解的童鞋，欢迎补充说明。
