Python 协同程序vs延续vs生成器

协同程序、延续程序和生成器之间的区别是什么？

协同程序是轮流执行其工作，然后暂停以控制组中其他协同程序的几个过程之一

Continuation是传递给某个过程的“函数指针”，当该过程完成时将执行（“Continuation with”）

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Generator（在.NET中）是一种语言构造，它可以吐出一个值，“暂停”方法的执行，然后在请求下一个值时从同一点开始执行。

我将从Generator开始，因为它们是最简单的情况。正如@zvolkov所提到的，它们是可以重复调用而不返回的函数/对象，但调用时将返回（产生）一个值，然后暂停执行。当他们再次被调用时，他们将从上次暂停执行的位置启动，并再次执行他们的操作

生成器本质上是一个缩减（非对称）的协程。协同程序和生成器之间的区别在于，协同程序可以在初始调用后接受参数，而生成器不能

要想出一个使用协同程序的小例子有点困难，但这是我最好的尝试。以这个（编成的）Python代码为例

def my_coroutine_body（*args）：
尽管如此：
#做些时髦的事
*args=收益率值
#做一些更时髦的事情
my_coro=制作协同程序（my_corroutine_body）
x=0
尽管如此：
#协同程序对x执行一些奇怪的操作，并返回一个新值。
x=我的科罗（x）
打印x

使用协同路由的一个例子是lexer和parser。如果没有语言中的协同程序或以某种方式进行模拟，则需要将词法分析和解析代码混合在一起，即使它们实际上是两个独立的关注点。但是使用协同程序，您可以分离出词法分析和解析代码

（我将讨论对称协同路由和非对称协同路由之间的区别。只要说它们是等效的，就可以从一个转换到另一个，而非对称协同路由（最像生成器）更容易理解。我概述了如何在Python中实现非对称协同路由。）

连续体实际上很简单。它们都是表示程序中另一点的函数，如果调用它，将导致执行自动切换到函数所表示的点。你每天都在不知不觉中使用非常有限的版本。例如，异常可以看作是一种由内而外的延续。我将为您提供一个基于Python的伪代码延续示例

假设Python有一个名为

callcc（）

的函数，这个函数有两个参数，第一个是函数，第二个是调用它的参数列表。对该函数的唯一限制是，它接受的最后一个参数将是一个函数（这将是我们当前的继续）

def foo（x，y，cc）：
cc（最大（x，y））
最大值=callcc（foo[23,42]）
打印最大

将发生的情况是，

callcc（）

将依次使用当前的延续（

cc

）调用

foo（）

，即对程序中调用

callcc（）

的点的引用。当

foo（）

调用当前延续时，它本质上与告诉

callcc（）

返回调用当前延续时使用的值相同，当它这样做时，它会将堆栈回滚到创建当前延续的位置，即调用

callcc（）

时

所有这些的结果将是我们假设的Python变体将打印

'42'

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我希望这能有所帮助，而且我相信我的解释可以改进很多

在较新版本的Python中，您可以使用

generator.send（）

将值发送到生成器，这使Python生成器能够有效地协同工作

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python生成器和其他生成器（比如greenlet）之间的主要区别在于，在python中，

yield值只能返回给调用方。在greenlet中，
target.switch（value）
可以将您带到特定的目标协同程序，并生成一个值，
target
将继续运行。
我意识到答案可能不准确，但在这一级别的问题上，我尝试保持简单。此外，我自己也不太明白：）python中的生成器类似于C#版本，但它是作为一种特殊语法实现的，用于创建迭代器对象的实例，该实例返回您提供的“函数”定义返回的值。一个小的更正：“…包括调用堆栈和所有变量，但不包括它们的值”（或直接删除“所有变量”）。Continuations不保留这些值，它们只包含调用堆栈。不，Continuations不是“指向函数的指针”“。在最简单的实现中，它包含一个指向函数的指针，并且环境保存局部变量。它永远不会返回，除非您使用call/cc之类的东西用返回值捕获它。我想知道协程和continuations是否有效地等效。我知道可以用continuations对协同进程进行建模，但是是否可以用continuations对协同进程进行建模，因为continuations严格来说更强大？一个缺点：带分隔符的continuations是函数，但不带分隔符的continuations不是：这是一个很好的观点。也就是说，在大多数实际应用中，当人们说“continuation”时，他们指的是部分/分隔的continuation。引入各种其他类型的连续体会使解释有些混乱。连续体不是函数，尽管它们可以具体化为函数。“这就是说，在大多数实际应用中，当人们说‘继续’时，他们是好的