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, 1while True:yield aa, 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 coroutinesearch.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.