标题中的“python编程使用协程并发的优缺点”是指在Python编程中，使用协程（coroutine）实现并发执行任务的利弊。协程是一种轻量级的线程实现，通常被称为微线程，它允许程序在不涉及操作系统级别的线程上下文切换的情况下，进行任务之间的切换。
**协程的优点：**
1. **低开销的上下文切换**：与传统的线程相比，协程在用户态下完成切换，不需要系统调用，因此减少了上下文切换的开销，提高了程序运行效率。
2. **无锁并发**：协程避免了多线程间的锁竞争，因为每个协程都有自己的独立执行流，从而消除了原子操作和同步的需要，简化了并发编程的复杂性。
3. **易于控制流程**：协程的控制流可以通过简单的函数调用来管理，使得代码更易于理解和调试，特别是在需要大量I/O操作的场合。
4. **高并发能力**：协程能够高效地处理大量并发任务，即使在单核CPU上也能实现很高的并发性。对于I/O密集型应用，协程的表现通常优于线程。
**协程的缺点：**
1. **无法充分利用多核资源**：协程本质上仍然是单线程的，它们不能同时利用多核CPU的计算能力。这意味着，如果应用程序需要大量计算，而不是I/O操作，那么协程可能不是最佳选择。
2. **阻塞操作的影响**：尽管协程在I/O操作上可以避免阻塞，但如果协程中包含阻塞操作（如长时间的计算或文件读写），这将会阻塞整个程序的执行。为了解决这个问题，可以使用如Gevent这样的库，它使用greenlet和事件驱动模型来实现非阻塞I/O。
**Gevent库的应用示例：**
Gevent是一个基于greenlet的Python并发库，它通过 monkey-patching 技术修改标准库，使得原本阻塞的I/O操作变为非阻塞。以下是一个简单的Gevent示例：
```python
import gevent
def foo():
print('running in foo')
gevent.sleep(0)
print('com back from bar in to foo')
def bar():
print('running in bar')
gevent.sleep(0)
print('com back from foo in to bar')
# 使用gevent并发执行foo和bar
gevent.joinall([
gevent.spawn(foo),
gevent.spawn(bar),
])
```
这个例子展示了如何使用Gevent的`gevent.spawn`创建greenlets，并使用`gevent.joinall`等待它们完成。在Gevent中，`gevent.sleep(0)`实际上会释放当前greenlet的控制权，允许其他greenlet执行，从而实现并发。
**同步与异步执行的对比：**
在处理多个任务时，同步执行（如`synchronous()`函数）会按照任务的顺序依次完成，而异步执行（如`asynchronous()`函数）则可以并行处理多个任务，提高了程序执行效率。在上面的代码中，异步执行的任务完成顺序是交错的，这是因为Gevent自动调度了greenlets的执行。
**以子类的方法使用协程：**
通过继承Gevent的`Greenlet`类，我们可以自定义协程行为。例如：
```python
from gevent import Greenlet
class Test(Greenlet):
def __init__(self, message, n):
Greenlet.__init__(self)
self.message = message
self.n = n
def _run(self):
# 自定义协程的执行逻辑
pass
```
在这个例子中，`_run`方法是协程的主要执行体，当我们创建`Test`的实例并启动时，它会作为协程运行。
Python中的协程提供了一种高效、轻量级的并发解决方案，特别适用于处理I/O密集型任务。然而，对于CPU密集型任务或需要充分利用多核CPU的场景，协程可能不是最合适的工具。开发者需要根据具体需求权衡协程与其他并发模型的优缺点，选择最适合的解决方案。
