接下来，我们会选择基于生成器的协程对象。基本上一个 Python 的生成器(例如：某个有yield表达式的函数)可以通过 types.coroutine 装饰被标记成一个协程。所以，这是一个最简单的例子：
@types.coroutine
def switch():
yield
这定义了一个基于生成器的协程函数。要得到基于生成器的协程对象，只需要执行这个函数。我们可以把我们的 coro1 协程修改成下面这样：
async def coro1():
print("C1: Start")
await switch()
print("C1: Stop")
通过上面的修改，我们期望 coro1 和 coro2 可以交错执行。到目前为止，输出是这样的：
C1: Start
C2: Start
C2: a
C2: b
C2: c
C2: Stop
我没看到正如期望的，在第一条打印语句之后，coro1 停止执行，coro2 接着执行。实际上，我们可以通过下面的代码查看协程对象是如何暂停执行的：
print("c1 suspended at: {}:{}".format(c1.gi_frame.f_code.co_filename, c1.gi_frame.f_lineno))
这可以打印 await 表达式所在的行。（注意：打印的是最外层的 await，所以这里只是起示例作用，通常情况下用处不大）。
现在的问题是，如何让 coro1 继续执行完呢？我们可以再调用一次 send，代码如下：
try:
c1.send(None)
except StopIteration:
pass
try:
c2.send(None)
except StopIteration:
pass
try:
c1.send(None)
except StopIteration:
pass
得到的输出跟预期一样：
C1: Start
C2: Start
C2: a
C2: b
C2: c
C2: Stop
C1: Stop
目前，我们通过为不同的协程显式调用 send来让它们都执行结束。通常情况下这种方式不是很好。我们希望的是有一个函数来控制所有的协程的运行，直到全部协程都执行完成。换句话说，我们期望连续不断的调用 send，驱动不同的协程去执行，直到send抛出 StopIteration 异常。
为此我们新建一个函数，这个函数传入一个协程列表，函数执行这些协程直到全部结束。我们现在要做的就是调用这个函数。
def run(coros):
coros = list(coros)
while coros:
# Duplicate list for iteration so we can remove from original list.
for coro in list(coros):
try:
coro.send(None)
except StopIteration:
coros.remove(coro)
这段代码每次从协程列表里取一个协程执行，如果捕获到 StopIteration 异常，就把这个协程从队列里去掉。
接下来我们把手工调用 send 的代码去掉，代码如下：
c1 = coro1()
c2 = coro2()
run([c1, c2])
综上所述，在 Python 3.5，我们现在可以通过新的 await 和 async 功能很轻松的执行协程。本文的相关代码可以在 github 上找到。
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