Pythonのコルーチンはジェネレーターに基づいています（実際、ジェネレーターはそうです）。
したがって、一般的な意味でジェネレーターから始めることを提案します。 そして、コルーチンの書き方を見つけます。
発電機
多かれ少なかれまともなPythonプログラマーは、ジェネレーター関数のような素晴らしいものがあることを知っています。 主な機能は、呼び出し間で状態を保持することです。
つまり、あなたはそれらがどのように機能するかを知っているので、私はあなたにそれがどのように見えるか思い出させます。
この関数を見てみましょう：
def read_file_line_by_line(file_name): with open(file_name, 'r') as f: while True: line = f.readline() if not line: break yield line
この関数は、ファイル名を入力として受け取り、それを完全にメモリにロードせずに1行ずつ返します。これは、大きなファイルを読み込むときに必要になる場合があります。
この手法は遅延読み取りと呼ばれ、不必要に「動作」しないことを意味します。
一般に、ジェネレーターの操作は次のとおりです。
In [78]: lines_generator = read_file_line_by_line("data.csv") In [79]: type(lines_generator) Out[79]: generator In [83]: lines_generator.next() Out[83]: 'time,host,event\n' In [84]: lines_generator.next() Out[84]: '1374039728,localhost,reboot\n' In [85]: lines_generator.next() Out[85]: '1374039730,localhost,start\n' In [86]: lines_generator.next() --------------------------------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last) <ipython-input-86-65df1a2cb71b> in <module>() ----> 1 lines_generator.next() StopIteration: # 3 # , StopIteration, .
当然ながら、行ごとではなく、ループ内のジェネレーターから値を読み取ることがよくあります。
この単純な方法で、任意の大きなファイルからすべての一意の行を取得できます。
uniq = [] for line in lines_generator: if line not in uniq: uniq.append(line)
ジェネレーターの短い記録も可能です。
In [92]: gen = (x for x in xrange(0, 100*10000)) In [93]: gen.next() Out[93]: 0 In [94]: gen.next() Out[94]: 1 In [95]: gen.next() Out[95]: 2 In [96]: gen.next() Out[96]: 3 In [97]: gen.next() Out[97]: 4
リスト式のようですね。 メモリ
range(0, 100*10000)
リスト全体を作成する必要はありません。戻り値はアクセスされるたびに「計算」されます。
ジェネレーターの特殊なケースとしてのコルーチン
そして今、それが実際に始まった理由について。 ジェネレーターは値を返すだけでなく、入力で値を受け入れることもできます。
PEP 342で標準について読むことができます。
例からすぐに始めることをお勧めします。 2つの引数を追加し、結果の履歴を保存し、履歴を表示できるジェネレーターの簡単な実装を作成します。
def calc(): history = [] while True: x, y = (yield) if x == 'h': print history continue result = x + y print result history.append(result) c = calc() print type(c) # <type 'generator'> c.next() # . c.send(None) c.send((1,2)) # 3 c.send((100, 30)) # 130 c.send((666, 0)) # 666 c.send(('h',0)) # [3, 130, 666] c.close() #
つまり ジェネレータを作成して初期化し、入力データを供給しました。
次に、彼はこのデータを処理し、 それを閉じるまで呼び出し間でその状態を維持します。 呼び出しごとに、ジェネレーターは制御を呼び出した場所に戻します 。 これは、使用するジェネレーターの最も重要なプロパティです。
だから、それがどのように機能するかは整理されているようです。
ここで、毎回手でジェネレーターを初期化する必要性から自分を救いましょう。
デコレータを使用して、Pythonの典型的な方法でこれを解決します。
def coroutine(f): def wrap(*args,**kwargs): gen = f(*args,**kwargs) gen.send(None) return gen return wrap @coroutine def calc(): history = [] while True: x, y = (yield) if x == 'h': print history continue result = x + y print result history.append(result)
この例では、より複雑な（そして有用な）コルーチンの書き方を理解できます。
おわりに
このツールで解決できる問題は多くの分野（非同期プログラミングなど）をカバーしていますが、多くの開発者はより使い慣れたOOPツールを好みます。 しかし同時に、コルーチンは非常に視覚的であり、クラスのオブジェクトを作成するよりも安価な操作なので、コルーチンは武器庫で非常に便利なツールになります。
そして、私にはそう思われるように、彼らは特定の学問的関心を表しています。
これが最初の記事です。
UPD：
xrange
range
ジェネレーターの短いレコードの例で修正されました。
2番目のバージョンでは、python
range()
はリスト全体を一度に作成し、3番目のバージョンでは
xrange()
を使用する必要があるジェネレーターを作成します
range
==
xrange
（つまり、ジェネレーターを返します）。