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:

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

Такой генератор зачастую используется в цикле for:

for i in fib():
    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:

def grep(pattern):
    print("Searching for", pattern)
    while True:
        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:

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!

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():

search = grep('coroutine')
# ...
search.close()

Это лишь основы работы с корутинами. Рекомендую дополнительно просмотреть эту шикарную презентацию от David Beazley.