Coroutine vs Continuation vs Generator

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

Comenzaré con los generadores, ya que son el caso más simple. Como mencionó @zvolkov, son funciones / objetos a los que se puede llamar repetidamente sin volver, pero cuando se les llama devolverá (producirá) un valor y luego suspenderá su ejecución. Cuando se les llame nuevamente, comenzarán desde donde suspendieron la ejecución por última vez y harán lo suyo nuevamente.

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

Es un poco difícil encontrar un ejemplo trivial de dónde usarías corutinas, pero este es mi mejor intento. Tome este código Python (inventado) 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 usan las corutinas son lexers y parsers. Sin las rutinas en el lenguaje o emuladas de alguna manera, el código lexing y parsing debe mezclarse, aunque en realidad son dos preocupaciones separadas. Pero utilizando una rutina, puede separar el código lexing y el análisis.

(Voy a pasar por alto la diferencia entre corutinas simétricas y asimétricas. Baste decir que son equivalentes, puede convertir de una a otra, y las corutinas asimétricas, que son los generadores más parecidos) más fácil de entender. Estaba esbozando cómo uno podría implementar corutinas asimétricas en Python).

Las continuaciones son en realidad bestias bastante simples. Todas ellas son funciones que representan otro punto en el programa que, si lo llama, hará que la ejecución cambie automáticamente al punto que representa la función. Utiliza 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. Le daré un ejemplo de pseudocódigo basado en Python de una continuación.

Digamos que Python tenía una función llamada callcc(), y esta función tomó dos argumentos, el primero era una función y el segundo era una lista de argumentos para llamarlo. La única restricción sobre 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 foo()con la continuación actual ( cc), es decir, una referencia al punto del programa en el que callcc()se llamó. Cuando foo()llama a la continuación actual, es esencialmente lo mismo que decirle callcc()que regrese con el valor con el que está llamando a la continuación actual, y cuando lo hace, revierte la pila al lugar donde se creó la continuación actual, es decir, cuando llamó callcc().

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

Espero que eso ayude, ¡y estoy seguro de que mi explicación puede mejorarse bastante!

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

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

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

En la versión más reciente de Python, puede enviar valores a los Generadores con generator.send(), lo que hace que los Generadores de python sean efectivamente rutinas.

La principal diferencia entre Python Generator y otro generador, digamos greenlet, es que en python, yield valuesolo puede volver a la persona que llama. Mientras está en greenlet, target.switch(value)puede llevarlo a una corutina objetivo específica y generar un valor en el targetque continuaría ejecutándose.