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 17 Nov 20202020.11.17 
2020.11.24 
2020.12.25

<h4 id="coroutine의-네가지-상태">Coroutine의 네가지 상태</h4>

<ul>
 <li><code>GEN_CREATED</code> 시작하기 위해 대기</li>
 <li><code>GEN_RUNNING</code> 현재 인터프리터가 실행되고 있는 상태</li>
 <li><code>GEN_SUSPENDED</code> 현재 yield 문에서 대기하고 있는 상태</li>
 <li><code>GEN_CLOSED</code> 실행이 완료된 상태</li>
</ul>

<div><pre><code>&gt;&gt;&gt; def simple_coroutine():
 print('started')
 x = yield
 print('received:', x)

&gt;&gt;&gt; my_coro = simple_coroutine() # 처음 생성. 이 시점에서 GEN_CREATED
&gt;&gt;&gt; next(my_coro) # 한번 next를 해서 yield를 만나게 해야한다. 안하면 send 호출 불가.
started # started를 프린트하고 yield를 만나 나온 상태. GEN_SUSPENDED.
&gt;&gt;&gt; my_coro.send(1) # send로 값을 보낸다.
received: 1 # 보낸 값이 yield 자리에 들어가서 x가 되고 received가 찍힘.
# 이 시점에 다음 yield 끝까지 못가고 generator가 종료되며 StopIteration Error 발생
</code></pre></div>

<h4 id="coroutine-decorator">@coroutine decorator</h4>

<div><pre><code>from functools import wraps

def coroutine(func): # averager가 이 func로 들어온다
 @wraps(func)
 def primer(*args, **kwargs):
 gen = func(*args, **kwargs)
 next(gen)
 return gen
 return primer # primer라는 함수를 만들어 얘를 리턴.

@coroutine
def averager():
 total = 0.0
 count = 0
 average = None
 while True:
 term = yield average
 total += term
 count += 1
 average = total/count

&gt;&gt;&gt; coro_avg = averager() 
&gt;&gt;&gt; averager
&lt;function averager at 0x7f42049ab550&gt;
&gt;&gt;&gt; coro_avg = averager()
&gt;&gt;&gt; coro_avg
&lt;generator object averager at 0x7f42032c3200&gt;
&gt;&gt;&gt; coro_avg.send(10)
10.0
&gt;&gt;&gt; coro_avg.send(30)
20.0
&gt;&gt;&gt; averager.__name__ # wraps라는 decorator를 별도로 써준건 이와 같은 결과를 의도한 것 이었다. 내가 원하는 값이 정확히 출력되도록. 그리고 primer라는 함수 명 자체도 자주 사용되는 것 같았음.
'averager'
</code></pre></div>

<h4 id="coroutine에-명시적으로-예외를-전달하는-throw와-close">coroutine에 명시적으로 예외를 전달하는 throw와 close</h4>

<ul>
 <li><a href="https://www.python.org/dev/peps/pep-0342/#new-generator-method-throw-type-value-none-traceback-none">generator.throw(type, value=None, traceback=None)</a></li>
 <li><a href="https://www.python.org/dev/peps/pep-0342/#new-generator-method-close">generator.close()</a> : yield 표현 식이 GeneratorExit 예외를 발생시킨다. 코루틴이 종료되어 <code>GEN_CLOSE</code> 상태로 간다.</li>
</ul>

<div><pre><code>class SampleException(Exception):
 pass

def exc_handling():
 print('coroutine start...')
 while True:
 try:
 x = yield
 except SampleException: # .throw(DemoException)과 같은 식으로 호출하면 이쪽으로 들어온다.
 print('Exception handling here')
 else:
 print('coroutine received...', x) # 그 외의 경우는 여기로 들어옴.
 raise RuntimeError('FATAL ERROR') # except로 잡지 않은 error는 이쪽으로. 들어오지 말아야 함. 에러가 처리되길 원한다면 while문을 try~ finally 구문 안에 넣어서 finally 단에서 처리 되도록 해야 한다.
</code></pre></div>

<h4 id="yield-from">yield from</h4>

<ul>
 <li>다른 언어의 await와 비슷.</li>
</ul>

<div><pre><code>&gt;&gt;&gt; def gen1():
... for c in 'AB':
... yield c
... for i in range(1, 3):
... yield i
...
&gt;&gt;&gt; def gen2():
... yield from 'AB' # gen2가 yield from 'AB'구문을 실행하면 'AB'이 값을 생성해 gen2를 호출한 값에 반환. 실질적으로 'AB'가 직접 호출자를 이끄는 것. 그러는 동안 gen2는 'AB'가 종료될 때까지 실행을 중단함. - 책이 쓰여진 시점에서는 PEP 492에서 async과 await 구문을 사용한 코루틴이 제안된 상태임.
... yield frome range(1, 3)
,,,
&gt;&gt;&gt;
</code></pre></div>

<ul>
 <li>yield from의 가치는 중첩된 제너레이터를 복잡하게 사용할 때에 나타남.(PEP 380 - 하위 제너레이터에 위임하기 위한 구문)</li>
 <li>yield from의 특징은 가장 바깥 쪽 호출자와 가장 안에 있는 하위 제너레이터 사이에 양방향 채널을 열어준다는 것.</li>
 <li><code>대표 제너레이터 - delegating generator</code> yield from &lt;반복형&gt; 표현식을 담고 있는 제너레이터 함수</li>
 <li><code>하위 제너레이터 - subgenerator</code> yield from 표현식 중 &lt;반복형&gt;에서 가져 오는 제너레이터.</li>
 <li><code>호출자 - caller</code> 대표 제너레이터를 호출하는 코드</li>
</ul>

<div><pre><code>Result = namedtuple('Result','count_average')

# 하위 제네레이터
def averager():
 total = 0.0
 count = 0
 average = None
 while True:
 term = yield
 if term is None: 
 break
 total += term
 count += 1
 average = total / count
 return Result(count, average)

# 대표 제네레이터
def grouper(results, key):
 while True:
 results[key] = yield from averager()

# 호출자
def main(def):
 results = {}
 for key, value in data.items():
 group = grouper(results, key)
 next(group) # 한번은 next 해서 제네레이터 기동시킴
 for value in values:
 group.send(value) # send를 해서 보낸 value는 grouper를 통과하여 yield from으로 이어전 averager의 yield로 감
 # 이 send되는 과정을 grouper는 보지 못함.
 group.send(None) # 마지막으로 None을 보내서 종료시키면 averager가 종료되어 Result가 리턴되어 yield from 자리로 들어가서 results[key]에 할당됨
</code></pre></div>

</div></div>

Annular Eclipse

Gayuna

2020.11.17
Coroutine의 네가지 상태
GEN_CREATED 시작하기 위해 대기
GEN_RUNNING 현재 인터프리터가 실행되고 있는 상태
GEN_SUSPENDED 현재 yield 문에서 대기하고 있는 상태
GEN_CLOSED 실행이 완료된 상태
>>> def simple_coroutine():
 print('started')
 x = yield
 print('received:', x)
>>> my_coro = simple_coroutine() # 처음 생성. 이 시점에서 GEN_CREATED
>>> next(my_coro) # 한번 next를 해서 yield를 만나게 해야한다. 안하면 send 호출 불가.
started # started를 프린트하고 yield를 만나 나온 상태. GEN_SUSPENDED.
>>> my_coro.send(1) # send로 값을 보낸다.
received: 1 # 보낸 값이 yield 자리에 들어가서 x가 되고 received가 찍힘.
# 이 시점에 다음 yield 끝까지 못가고 generator가 종료되며 StopIteration Error 발생
@coroutine decorator
from functools import wraps
def coroutine(func): # averager가 이 func로 들어온다
 @wraps(func)
 def primer(*args, **kwargs):
 gen = func(*args, **kwargs)
 next(gen)
 return gen
 return primer # primer라는 함수를 만들어 얘를 리턴.
@coroutine
def averager():
 total = 0.0
 count = 0
 average = None
 while True:
 term = yield average
 total += term
 count += 1
 average = total/count
>>> coro_avg = averager() 
>>> averager
<function averager at 0x7f42049ab550>
>>> coro_avg = averager()
>>> coro_avg
<generator object averager at 0x7f42032c3200>
>>> coro_avg.send(10)
10.0
>>> coro_avg.send(30)
20.0
>>> averager.__name__ # wraps라는 decorator를 별도로 써준건 이와 같은 결과를 의도한 것 이었다. 내가 원하는 값이 정확히 출력되도록. 그리고 primer라는 함수 명 자체도 자주 사용되는 것 같았음.
'averager'
coroutine에 명시적으로 예외를 전달하는 throw와 close
generator.throw(type, value=None, traceback=None)
generator.close() : yield 표현 식이 GeneratorExit 예외를 발생시킨다. 코루틴이 종료되어 GEN_CLOSE 상태로 간다.
class SampleException(Exception):
 pass
def exc_handling():
 print('coroutine start...')
 while True:
 try:
 x = yield
 except SampleException: # .throw(DemoException)과 같은 식으로 호출하면 이쪽으로 들어온다.
 print('Exception handling here')
 else:
 print('coroutine received...', x) # 그 외의 경우는 여기로 들어옴.
 raise RuntimeError('FATAL ERROR') # except로 잡지 않은 error는 이쪽으로. 들어오지 말아야 함. 에러가 처리되길 원한다면 while문을 try~ finally 구문 안에 넣어서 finally 단에서 처리 되도록 해야 한다.
yield from
다른 언어의 await와 비슷.
>>> def gen1():
... for c in 'AB':
... yield c
... for i in range(1, 3):
... yield i
...
>>> def gen2():
... yield from 'AB' # gen2가 yield from 'AB'구문을 실행하면 'AB'이 값을 생성해 gen2를 호출한 값에 반환. 실질적으로 'AB'가 직접 호출자를 이끄는 것. 그러는 동안 gen2는 'AB'가 종료될 때까지 실행을 중단함. - 책이 쓰여진 시점에서는 PEP 492에서 async과 await 구문을 사용한 코루틴이 제안된 상태임.
... yield frome range(1, 3)
,,,
>>>
yield from의 가치는 중첩된 제너레이터를 복잡하게 사용할 때에 나타남.(PEP 380 - 하위 제너레이터에 위임하기 위한 구문)
yield from의 특징은 가장 바깥 쪽 호출자와 가장 안에 있는 하위 제너레이터 사이에 양방향 채널을 열어준다는 것.
대표 제너레이터 - delegating generator yield from 표현식을 담고 있는 제너레이터 함수
하위 제너레이터 - subgenerator yield from 표현식 중 에서 가져 오는 제너레이터.
호출자 - caller 대표 제너레이터를 호출하는 코드
Result = namedtuple('Result','count_average')
# 하위 제네레이터
def averager():
 total = 0.0
 count = 0
 average = None
 while True:
 term = yield
 if term is None: 
 break
 total += term
 count += 1
 average = total / count
 return Result(count, average)
# 대표 제네레이터
def grouper(results, key):
 while True:
 results[key] = yield from averager()
# 호출자
def main(def):
 results = {}
 for key, value in data.items():
 group = grouper(results, key)
 next(group) # 한번은 next 해서 제네레이터 기동시킴
 for value in values:
 group.send(value) # send를 해서 보낸 value는 grouper를 통과하여 yield from으로 이어전 averager의 yield로 감
 # 이 send되는 과정을 grouper는 보지 못함.
 group.send(None) # 마지막으로 None을 보내서 종료시키면 averager가 종료되어 Result가 리턴되어 yield from 자리로 들어가서 results[key]에 할당됨

전문가를 위한 Python (p.569~598)

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