Корутины похожи на генераторы за исключением нескольких отличий, основные из которых:
генераторы возвращают данные
корутины потребляют данные
Для начала рассмотрим процесс создания генератора. Мы можем создать один таким образом:
deffib(): a, b =0,1whileTrue:yield a a, b = b, a + b
Такой генератор зачастую используется в цикле for:
for i infib():print(i)
Такой подход отличается скоростью и отсутствием повышенной нагрузки на память, поскольку значения генерируются "на лету" и не хранятся в списке. Теперь, если мы используем yield в примере выше, то, условно говоря, получим корутину. Корутины потребляют данные, которые им передаются. Вот простой пример реализации grep на Python:
defgrep(pattern):print("Searching for", pattern)whileTrue: line =(yield)if pattern in line:print(line)
Подождите! Что возвращает yield? Ну, мы преобразовали её в корутину. Сначала она не содержит значения, вместо этого мы передаём значение из внешнего источника. Мы передаем значения используя метод .send(). Вот простой пример:
Передаваемые значения используются в yield. Почему мы вызвали next()? Это требуется для запуска корутины. Так же как и в случае с генераторами, корутины не запускают функцию сразу же. Вместо этого они запускают её в ответ на вызов методов __next__() и .send(). По этой причине вам требуется вызвать next(), чтобы исполнение дошло до yield.
Мы можем закрыть корутину при помощи метода .close():
Это лишь основы работы с корутинами. Рекомендую дополнительно просмотреть эту шикарную презентацию от David Beazley.
search = grep('coroutine')
next(search)
# Вывод: Searching for coroutine
search.send("I love you")
search.send("Don't you love me?")
search.send("I love coroutines instead!")
# Вывод: I love coroutines instead!