清华大佬耗费三个月吐血整理的几百G的资源，免费分享！....>>>

协程（Coroutine）是Python异步编程的核心，但其启动时需手动调用next()的设定常让开发者头疼。若忘记预激，协程将无法接收数据。本文将解析如何通过预激装饰器实现协程的自动初始化，让代码更简洁高效。

为何协程需要“预激”？

协程的初始状态

新创建的协程处于挂起状态（GEN_SUSPENDED），需通过next()或.send(None)将其推进到第一个yield表达式处，才能接收外部数据。

直接调用的陷阱

若未预激就调用send(x)，会触发TypeError: can't send non-None value to a just-started generator，导致程序崩溃。

预激装饰器的实现原理

通过装饰器封装协程的初始化和预激过程，示例代码解析：

关键步骤❶ 装饰器替换原函数为primer，首次调用时执行初始化。
❷ 生成协程对象后立即调用next(gen)完成预激。
❸ 返回的生成器可直接接收数据，无需手动启动。
实战：移动平均值协程优化
对比使用装饰器前后的代码差异：
原始版本（需手动预激）

优势：代码更简洁，避免因遗忘next()引发的错误。
注意事项与进阶知识
1. 与yield from的兼容性
yield from语法会自动预激协程，因此与手动预激装饰器冲突。需注意在异步编程中选择合适的策略。
2. 框架中的装饰器差异
Tornado的tornado.gen装饰器用于整合协程与事件循环。
asyncio的asyncio.coroutine不预激协程，兼容yield from。
3. 协程的生命周期管理
预激后的协程需在适当时机调用.close()释放资源，避免内存泄漏。
总结
通过预激装饰器，开发者可：
减少样板代码，提升可读性
避免因遗忘预激导致的运行时错误
更专注于协程业务逻辑的设计
适用场景：需快速启动协程的同步代码或旧版异步框架。在基于asyncio或yield from的现代异步编程中，建议优先使用原生语法支持。