本文实例讲述了Python回调函数用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
一、百度百科上对回调函数的解释:
回调函数就是一个通过函数指针调用的函数。如果你把函数的指针(地址)作为参数传递给另一个函数,当这个指针被用为调用它所指向的函数时,我们就说这是回调函数。回调函数不是由该函数的实现方直接调用,而是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的,用于对该事件或条件进行响应。
二、什么是回调:
软件模块之间总是存在着一定的接口,从调用方式上,可以把他们分为三类:同步调用、回调和异步调用。同步调用是一种阻塞式调用,调用方要等待对方执行完毕才返回,它是一种单向调用;回调是一种双向调用模式,也就是说,被调用方在接口被调用时也会调用对方的接口;异步调用是一种类似消息或事件的机制,不过它的调用方向刚好相反,接口的服务在收到某种讯息或发生某种事件时,会主动通知客户方(即调用客户方的接口)。回调和异步调用的关系非常紧密,通常我们使用回调来实现异步消息的注册,通过异步调用来实现消息的通知。同步调用是三者当中最简单的,而回调又常常是异步调用的基础,因此,下面我们着重讨论回调机制在不同软件架构中的实现。
三、一个小例子:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
#call.py
import called
def callback():
print "in callback"
def main():
#called.test()
called.test_call(callback)
print "in call.py"
main()
#called.py
'''''
def test():
print "in called.py test()"
'''
def test_call(p_call):
print "in called.py test_call()"
p_call()
joe@joe:~ / test / python$ python call.py
in called.py test_call()
in callback
in call.py
joe@joe:~ / test / python$
|
网上搜到的一个面向对象实现的例子:
当你要加入回调(Callback)功能的时候,代码往往会偏重于回调的实现而不是问题本身了。一个解决方法就是实现一个通用的基础类来解决回调的需求,然后再来实现你为某个事件(Event)所绑定(Binding)的方法(Method)。
代码如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
|
class CallbackBase:
def __init__( self ):
self .__callbackMap = {}
for k in ( getattr ( self , x) for x in dir ( self )):
if hasattr (k, "bind_to_event" ):
self .__callbackMap.setdefault(k.bind_to_event, []).append(k)
elif hasattr (k, "bind_to_event_list" ):
for j in k.bind_to_event_list:
self .__callbackMap.setdefault(j, []).append(k)
## staticmethod is only used to create a namespace
@staticmethod
def callback(event):
def f(g, ev = event):
g.bind_to_event = ev
return g
return f
@staticmethod
def callbacklist(eventlist):
def f(g, evl = eventlist):
g.bind_to_event_list = evl
return g
return f
def dispatch( self , event):
l = self .__callbackMap[event]
f = lambda * args, * * kargs: \
map ( lambda x: x( * args, * * kargs), l)
return f
## Sample
class MyClass(CallbackBase):
EVENT1 = 1
EVENT2 = 2
@CallbackBase .callback(EVENT1)
def handler1( self , param = None ):
print "handler1 with param: %s" % str (param)
return None
@CallbackBase .callbacklist([EVENT1, EVENT2])
def handler2( self , param = None ):
print "handler2 with param: %s" % str (param)
return None
def run( self , event, param = None ):
self .dispatch(event)(param)
if __name__ = = "__main__" :
a = MyClass()
a.run(MyClass.EVENT1, 'mandarina' )
a.run(MyClass.EVENT2, 'naranja' )
|
这里有一个类,它有两个事件(EVENT1和EVENT2)和两个处理函数(handler)。第一个处理函数handler1注册了EVENT1,而第二个处理函数handler2当EVENT1或者EVENT2发生的时候都会执行(即注册了全部的事件)。
运行函数(run)在MyClass的主循环中,它会将对应的事件派送(dispatch)出去。这(这里指dispatch函数)会返回一个函数,我们可以把所有需要传给这个函数的参数列表传给它。这个函数运行结束会返回一个列表(list),列表中是所有的返回值。
也许,使用Metaclass能够实现的更优雅一些吧。
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。