本文實例講述了Python回調(diào)函數(shù)用法。分享給大家供大家參考。具體分析如下：
一、百度百科上對回調(diào)函數(shù)的解釋：
回調(diào)函數(shù)就是一個通過函數(shù)指針調(diào)用的函數(shù)。如果你把函數(shù)的指針(地址)作為參數(shù)傳遞給另一個函數(shù)，當(dāng)這個指針被用為調(diào)用它所指向的函數(shù)時，我們就說這是回調(diào)函數(shù)。回調(diào)函數(shù)不是由該函數(shù)的實現(xiàn)方直接調(diào)用，而是在特定的事件或條件發(fā)生時由另外的一方調(diào)用的，用于對該事件或條件進行響應(yīng)。
二、什么是回調(diào)：
軟件模塊之間總是存在著一定的接口，從調(diào)用方式上，可以把他們分為三類：同步調(diào)用、回調(diào)和異步調(diào)用。同步調(diào)用是一種阻塞式調(diào)用，調(diào)用方要等待對方執(zhí)行完畢才返回，它是一種單向調(diào)用；回調(diào)是一種雙向調(diào)用模式，也就是說，被調(diào)用方在接口被調(diào)用時也會調(diào)用對方的接口；異步調(diào)用是一種類似消息或事件的機制，不過它的調(diào)用方向剛好相反，接口的服務(wù)在收到某種訊息或發(fā)生某種事件時，會主動通知客戶方（即調(diào)用客戶方的接口）。回調(diào)和異步調(diào)用的關(guān)系非常緊密，通常我們使用回調(diào)來實現(xiàn)異步消息的注冊，通過異步調(diào)用來實現(xiàn)消息的通知。同步調(diào)用是三者當(dāng)中最簡單的，而回調(diào)又常常是異步調(diào)用的基礎(chǔ)，因此，下面我們著重討論回調(diào)機制在不同軟件架構(gòu)中的實現(xiàn)。
三、一個小例子：
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#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$ |
網(wǎng)上搜到的一個面向?qū)ο髮崿F(xiàn)的例子：
當(dāng)你要加入回調(diào)（Callback）功能的時候，代碼往往會偏重于回調(diào)的實現(xiàn)而不是問題本身了。一個解決方法就是實現(xiàn)一個通用的基礎(chǔ)類來解決回調(diào)的需求，然后再來實現(xiàn)你為某個事件（Event）所綁定（Binding）的方法（Method）。
代碼如下：
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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') |
這里有一個類，它有兩個事件（EVENT1和EVENT2）和兩個處理函數(shù)（handler）。第一個處理函數(shù)handler1注冊了EVENT1，而第二個處理函數(shù)handler2當(dāng)EVENT1或者EVENT2發(fā)生的時候都會執(zhí)行（即注冊了全部的事件）。
運行函數(shù)（run）在MyClass的主循環(huán)中，它會將對應(yīng)的事件派送（dispatch）出去。這（這里指dispatch函數(shù)）會返回一個函數(shù)，我們可以把所有需要傳給這個函數(shù)的參數(shù)列表傳給它。這個函數(shù)運行結(jié)束會返回一個列表（list），列表中是所有的返回值。
也許，使用Metaclass能夠?qū)崿F(xiàn)的更優(yōu)雅一些吧。
希望本文所述對大家的Python程序設(shè)計有所幫助。
