Coroutine vs Continuation vs Generator

continuations

Question

¿Cuál es la diferencia entre una coroutine y una continuación y un generador?

Answer 1

Coroutine es uno de varios procedimientos que se turnan para hacer su trabajo y luego hacen una pausa para dar control a las otras corutinas del grupo.

La continuación es un "puntero a una función" que pasa a algún procedimiento, para ser ejecutado ("continúa con") cuando se realiza ese procedimiento.

Generator (en .NET) es una construcción de lenguaje que puede escupir un valor, "pausa" la ejecución del método y luego proceder desde el mismo punto cuando se le solicita el siguiente valor.

Answer 2

Empezaré con generadores, ya que son el caso más simple. Como se mencionó en @zvolkov, son funciones / objetos que pueden repetirse repetidamente sin devolver, pero al llamar devolverán (cederán) un valor y luego suspenderán su ejecución. Cuando vuelvan a llamar, comenzarán desde donde suspendieron la ejecución por última vez y volverán a hacer lo suyo.

Un generador es esencialmente una coroutine cortada (asimétrica). La diferencia entre una coroutine y un generador es que una coroutine puede aceptar argumentos después de haber sido llamada inicialmente, mientras que un generador no puede.

Es un poco difícil para algunos con un ejemplo trivial de dónde usarías corutinas, pero esta es mi mejor opción. Tome este código (compuesto) de Python como ejemplo.

def my_coroutine_body(*args):
    while True:
        # Do some funky stuff
        *args = yield value_im_returning
        # Do some more funky stuff

my_coro = make_coroutine(my_coroutine_body)

x = 0
while True:
   # The coroutine does some funky stuff to x, and returns a new value.
   x = my_coro(x)
   print x

Un ejemplo de dónde se utilizan coroutines es léxers y analizadores sintácticos. Sin corutinas en el lenguaje o emulado de alguna manera, el código léxico y de análisis debe mezclarse, aunque en realidad son dos preocupaciones distintas. Pero si usa una coroutine, puede separar el código lexing y de análisis.

(Voy a analizar la diferencia entre las corotinas simétricas y asimétricas. Baste decir que son equivalentes, se puede convertir de una a la otra, y las corotinas asimétricas, que son las que más se parecen a las generadoras, son más fácil de entender. Yo estaba delineando cómo se podrían implementar corutinas asimétricas en Python.)

Las continuas son en realidad bestias bastante simples. Todas son funciones que representan otro punto del programa que, si lo llamas, hará que la ejecución cambie automáticamente al punto que representa la función. Usas versiones muy restringidas de ellos todos los días sin siquiera darte cuenta. Las excepciones, por ejemplo, pueden considerarse como una especie de continuación de adentro hacia afuera. Te daré un ejemplo de pseudocódigo basado en Python de una continuación.

Say Python tenía una función llamada callcc() , y esta función tomaba dos argumentos, el primero era una función, y el segundo era una lista de argumentos para llamarlo. La única restricción en esa función sería que el último argumento que tome será una función (que será nuestra continuación actual).

def foo(x, y, cc):
   cc(max(x, y))

biggest = callcc(foo, [23, 42])
print biggest

Lo que sucedería es que callcc() a su vez llamaría a foo() con la continuación actual ( cc ), es decir, una referencia al punto en el programa en el que se callcc() . Cuando foo() llama a la continuación actual, es básicamente lo mismo que decirle a callcc() que regrese con el valor con el que está llamando a la continuación actual, y cuando lo hace, revierte la pila hasta donde se creó la continuación actual. , es decir, cuando callcc() .

El resultado de todo esto sería que nuestra variante hipotética de Python imprimiría ''42'' .

¡Espero que eso ayude, y estoy seguro de que mi explicación se puede mejorar un poco!

Answer 3

En la versión más nueva de Python, puede enviar valores a Generators con generator.send() , lo que hace que los generadores de python tengan coroutines de manera efectiva.

La diferencia principal entre Python Generator y otro generador, por ejemplo, greenlet, es que en Python, su yield value solo puede regresar a la persona que llama. Mientras está en greenlet, target.switch(value) puede llevarte a una corutina objetivo específica y obtener un valor donde el target continuará ejecutándose.