Что такое колбек в питоне
Функция обратного вызова Python
Функция обратного вызова Python
Перед выполнением функции обратного вызова в Python сначала мы будем чистить понимание того, что такое функция обратного вызова.
Что такое функция обратного вызова?
Обратный вызов – это функция, которая передается как аргумент для другой функции. Ожидается, что эта другая функция будет вызывать эту функцию обратного вызова в своем определении. Точка, при которой другие функции вызывают наш обратный вызов, зависит от требования и характера другой функции.
Функции обратного вызова обычно используются с асинхронными функциями.
Пример Функции обратного вызова : Функция обратного вызова может быть передана функции для распечатки размера файла после того, как функция чтения дана текстовый файл.
Пример 1: Функция обратного вызова
В этом примере мы определим функцию имени printfilllength () который принимает путь к файлу и обратный вызов функции в качестве аргументов.
printfilllength () Читает файл, получает длину файла и в конце создает вызов функции обратного вызова.
Вы можете пройти разные функции обратного вызова по мере необходимости. В следующей программе мы определим две функции callbackfunc1 () и callbackfunc2 (), которые мы будем использовать в качестве функций обратного вызова для printfilllenge (). Но мы не изменяем определение функции pryptfilllength ().
Резюме
В этом руководстве примеров Python мы узнали, что такое функция обратного вызова, и как реализовать функцию обратного вызова в Python с примерами.
Коллбэки в Python
Функции и переменные
Функция — это объект. Такой же, как числа или строки. И так же, как числа или строки, их можно складывать в переменные.
Получается, что если не вызывать функцию (не использовать круглые скобки), то ей можно оперировать как любым другим типом данных, как числом или строкой. А если функцию можно записывать в переменные, значит её можно передать аргументом на вход другой функции. Вот мы и добрались до коллбэков.
Что такое коллбэк
Коллбэк — это функция, которая передаётся на вход другой функции (или другому участку кода), чтобы её запустили в ответ на какое-то событие. С помощью этого приёма работают чатботы и интерактивные веб-странички: пользователь нажимает на кнопку, его действие генерирует событие и на событие реагирует коллбек (функция-обработчик). Рассмотрим пример:
Функция timeit принимает на вход любую другую функцию и засекает время её выполнения. Функция time_ns() засекает текущее время.
Как вызвать коллбэк
Коллбэк вызывается так же, как и обычная функция:
Мы положили функцию в переменную, а потом вызвали её, поставив скобки. На экран вывелось “Я коллбэк”.
Создадим список из коллбэков:
На экран выведутся все 3 надписи по порядку:
Попробуйте бесплатные уроки по Python
Получите крутое код-ревью от практикующих программистов с разбором ошибок и рекомендациями, на что обратить внимание — бесплатно.
Переходите на страницу учебных модулей «Девмана» и выбирайте тему.
Что если для ответа на вопрос вам нужно обработать последовательность значений, которую вы не можете хранить в памяти как список?
Например, когда вы читаете огромный файл. Или когда вы вычисляете следующее значение на основании предыдущих значений и какой-то информации, появляющейся в процессе вычисления. Или случайные последовательности. Или бесконечные последовательности, когда вы не знаете, как далеко нужно зайти, чтобы найти ответ.
В этой статье мы посмотрим два решения:
Затем можете посмотреть решение с помощью итераторов и другое решение с помощью генераторов.
Чтобы избежать объяснения сложного алгоритма, мы будем использовать хорошо известную последовательность Фибоначчи, а нашим вопрос, на который нужно будет ответить, будет «Какое первое число последовательности делится на 17.»
Гораздо более сложный случай типа такого, это если вам нужно обойти цепочки ДНК в базе данных, постоянно улучшая свой запрос для выбора следующей цепочки, пока не будет найдено то, что удовлетворяет вашим требованиям.
В случае последовательности Фибоначчи мы можем заранее посчитать несколько элементов, но в общем случае это не поможет.
Даже в случае последовательности Фибоначчи ни одна заранее посчитанная последовательность не сможет дать ответ на любой произвольный вопрос, и в случае ДНК-цепочек совершенно понятно, что у нас даже не хватит памяти для размещения заранее подготовленного списка.
Простая функция Fibonacci
Давайте посмотрим простую реализацию последовательности Фибоначчи, а затем подправим решение.
Нет ничего необычного в этой реализации, но я не советую запускать этот код, так как он ничего не выводит и не останавливается. Так что если вы его запустите, то будет выглядеть, как будто он завис.
Вы можете добавить:
в цикл, чтобы видеть происходящее, а также можете добавить что-то вроде этого:
для ограничения последовательности.
Так что мы улучшим функцию, чтобы она возвращала первый элемент, который может делится на 17:
Мы просто добавили следующий код, который проверяет, может ли текущее значение последовательности делится без остатка на 17:
Мы также изменили код, чтобы он возвращал число Фибоначчи, которое удовлетворяет нашему требованию. Теперь значительно лучше, чем программа, просто выводящая результат.
Запущенная программа остановится на 34.
Позже у нас может возникнуть другой вопрос. Что если на него вообще не будет ответа? В этом случае, нам лучше применить меры безопасности для остановки работы.
С помощью добавления ограничения типа этого, мы можем быть уверены, что код в конечном итоге остановится, даже если мы не получим ответа на свой вопрос.
Конечно, мы можем использовать значительно большее число для этого, или можем основываться на количестве элементов для проверки.
В чем проблема?
У нас есть функция, которая проверяет какое-то особое условие и возвращает первое значение, подходящее под условие. Если завтра мне нужно будет ответить на вопрос «Какое первое число Фибоначчи делится на 19?», или «Какое первое число Фибоначчи, которое является квадратом другого числа?», я могу просто скопировать код и изменить условие.
Звучит просто, но это значит, что у нас будет множество копий кода, реализующего функцию fibonacci. Что если алгоритм будет намного сложнее? Мы все еще хотим копировать тот код снова и снова?
Что если мы найдем ошибку в нашем алгоритме (или просто способ реализации лучше) после 20 копирований для ответов на разные вопросы?
Это явно не очень хороший путь.
Давайте попробуем другой подход. Изменим функцию Fibonacci так, чтобы она принимала функцию как параметр и вызывала эту функцию для каждого элемента последовательности Фибоначчи.
Функция обратного вызова (колбек)
Ожидается, что возвращаемый элемент будет списком или кортежем (tuple), в котором первый элемент будет иметь значение True или False и показывать, нашли мы ответ на вопрос (True) или еще нет (False). Если значение будет True, мы возвращает второй элемент в качестве результата.
Полная реализация выглядит вот так:
Решение значительно лучше предыдущего. Теперь нам не нужно менять функцию fibonacci, в зависимости от условий. Мы можем переместить функцию fibonacci в модуль, импортировать ее и использовать как внешний ресурс. Если нужно будет ее поправить, то это нужно будет делать в одном месте, и все потребители этой функции будут в выигрыше.
Даже еще лучше, функция, которую мы создали как колбек, может быть переиспользована для передачи в другие функции-генераторы последовательностей.
Итераторы и генераторы
Русские Блоги
Функция обратного вызова Python и функция украшения
1. Функция обратного вызова
1. Концепция функции обратного вызова: это метод вызова другой переменной функции в функции для выполнения функции. Функция обратного вызова не вызывается разработчиком. Она должна вызываться другой функцией в определенное время или событие. В ответ на событие или условие.
2. Что такое обратный вызов
Между программными модулями всегда существует определенный интерфейс. По методу вызова их можно разделить на три категории: синхронный вызов, обратный вызов и асинхронный вызов.
Связь между обратным вызовом и асинхронным вызовом очень близка.Обычно мы используем обратный вызов, чтобы реализовать регистрацию асинхронного сообщения и реализовать уведомление о сообщении через асинхронный вызов. Синхронный вызов является самым простым из трех, и обратные вызовы часто являются основой асинхронных вызовов. Поэтому ниже мы сосредоточимся на реализации механизмов обратного вызова в различных программных архитектурах. Связь между обратными вызовами и асинхронными вызовами очень близка. Обычно мы используем обратные вызовы для достижения Для регистрации асинхронных сообщений уведомление о сообщениях реализуется посредством асинхронных вызовов. Синхронный вызов является самым простым из трех, а обратные вызовы часто являются основой асинхронных вызовов.Поэтому ниже мы сосредоточимся на реализации механизма обратного вызова в различных архитектурах программного обеспечения.
3. Простой случай
Случай 1
2. Функция украшения
Один). Назначение функции украшения
Декоратор используется для реализации функции аспекта АОП, то есть некоторые функции должны быть реализованы перед вызовом, например, вошел ли пользователь в систему, есть ли у пользователя разрешение и открытие транзакций перед операциями чтения и записи данных. Декоратор реализует сравнение легко.
Два). Прошлое и настоящее декоратора.
1. Доисторические истории
Давайте сначала рассмотрим простой пример, который на самом деле может быть намного сложнее:
Теперь есть новое требование, в котором мы надеемся записать журнал выполнения функции, поэтому добавьте код журнала в код:
Что, если у функций вчера () и завтра () одинаковые требования? Писать еще один лог во вчерашней функции? Это приводит к появлению множества похожих кодов.Чтобы уменьшить повторяющееся написание кода, мы можем сделать это и переопределить новую функцию: специально обрабатывать журнал и выполнять реальный бизнес-код после обработки журнала.
2. Разрушить мир
3. Предварительное исследование мира питонов.
@ Syntax Sugar
Если вы какое-то время контактировали с Python, вы должны быть знакомы с символом @. Да, символ @ является синтаксическим сахаром для декораторов. Он помещается в начало определение функции, поэтому вы можете пропустить последнюю операцию одношагового переназначения
С помощью @ мы можем опустить предложение today = logging_tool (today) и вызвать today () напрямую, чтобы получить желаемый результат.
Не нужно изменять функцию today (), просто добавьте декоратор там, где он определен., Звонок по-прежнему такой же, как и раньше.
Если у нас есть другие похожие функции, мы можем продолжать вызывать декоратор для украшения функции., Вместо того, чтобы многократно изменять функции или добавлять новые пакеты. Таким образом улучшается возможность повторного использования программы и повышается удобочитаемость программы.
Причина, по которой декораторы так удобны в использовании в Python, заключается в том, чтоФункции Python могут быть переданы в качестве параметров другим функциям, таким как обычные объекты, могут быть присвоены другим переменным, могут использоваться как возвращаемые значения и могут быть определены в другой функции.
4. Сотни разноплановых научных школ утверждают, что
1). Декоратор с параметрами
Синтаксис декоратора позволяет нам предоставлять другие параметры при вызове, например @decorator (условие). Обеспечивает большую гибкость при написании и использовании декораторов. Например, мы можем указать уровень журнала в декораторе, потому что для разных бизнес-функций могут потребоваться разные уровни журнала.
2). Пусть декоратор поддерживает как с параметрами, так и без них.
3). Декоратор классов
Декораторы могут быть не только функциями, но и классами.По сравнению с декораторами функций, декораторы классов обладают преимуществами большей гибкости, высокой связности и инкапсуляции. Использование декораторов классов в основном зависит от метода вызова класса. Этот метод будет вызываться, когда декоратор присоединяется к функции с помощью формы @.
Для дальнейшего расширения создайте подкласс LogTool, чтобы добавить функцию электронной почты:
Например: добавьте свойство длины и методы получения и установки к существующему классу.
5. Древние артефакты
Пример: добавьте к учащемуся методы получения и установки атрибута score.
2). @classmethod、@staticmethod
Пример простого принципа:
3)[email protected]
@ functools.wraps позволяет нам напрямую обращаться к декорированной функции через обернутый атрибут, и в то же время позволяет декорированной функции правильно отображать информацию о подписи базового параметра.
4).Easter egg
То есть: возвращаемый результат декоратора (x, y, z) должен быть вызываемым объектом, который принимает функцию в качестве параметра и обертывает ее.
Асинхронное программирование в Python
Авторизуйтесь
Асинхронное программирование в Python
Асинхронное программирование на Python становится все более популярным. Для этих целей существует множество различных библиотек. Самая популярная из них — Asyncio, которая является стандартной библиотекой Python 3.4. Из этой статьи вы узнаете, что такое асинхронное программирование и чем отличаются различные библиотеки, реализующие асинхронность в Python.
По очереди
В каждой программе строки кода выполняются поочередно. Например, если у вас есть строка кода, которая запрашивает что-либо с сервера, то это означает, что ваша программа не делает ничего во время ожидания ответа. В некоторых случаях это допустимо, но во многих — нет. Одним из решений этой проблемы являются потоки (threads).
Потоки дают возможность вашей программе выполнять ряд задач одновременно. Конечно, у потоков есть ряд недостатков. Многопоточные программы являются более сложными и, как правило, более подвержены ошибкам. Они включают в себя такие проблемы: состояние гонки (race condition), взаимная (deadlock) и активная (livelock) блокировка, исчерпание ресурсов (resource starvation).
Переключение контекста
Хотя асинхронное программирование и позволяет обойти проблемные места потоков, оно было разработано для совершенно другой цели — для переключения контекста процессора. Когда у вас есть несколько потоков, каждое ядро процессора может запускать только один поток за раз. Для того, чтобы все потоки/процессы могли совместно использовать ресурсы, процессор очень часто переключает контекст. Чтобы упростить работу, процессор с произвольной периодичностью сохраняет всю контекстную информацию потока и переключается на другой поток.
Асинхронное программирование — это потоковая обработка программного обеспечения / пользовательского пространства, где приложение, а не процессор, управляет потоками и переключением контекста. В асинхронном программировании контекст переключается только в заданных точках переключения, а не с периодичностью, определенной CPU.
Эффективный секретарь
Теперь давайте рассмотрим эти понятия на примерах из жизни. Представьте секретаря, который настолько эффективен, что не тратит время впустую. У него есть пять заданий, которые он выполняет одновременно: отвечает на телефонные звонки, принимает посетителей, пытается забронировать билеты на самолет, контролирует графики встреч и заполняет документы. Теперь представьте, что такие задачи, как контроль графиков встреч, прием телефонных звонков и посетителей, повторяются не часто и распределены во времени. Таким образом, большую часть времени секретарь разговаривает по телефону с авиакомпанией, заполняя при этом документы. Это легко представить. Когда поступит телефонный звонок, он поставит разговор с авиакомпанией на паузу, ответит на звонок, а затем вернется к разговору с авиакомпанией. В любое время, когда новая задача потребует внимания секретаря, заполнение документов будет отложено, поскольку оно не критично. Секретарь, выполняющий несколько задач одновременно, переключает контекст в нужное ему время. Он асинхронный.
Потоки — это пять секретарей, у каждого из которых по одной задаче, но только одному из них разрешено работать в определенный момент времени. Для того, чтобы секретари работали в потоковом режиме, необходимо устройство, которое контролирует их работу, но ничего не понимает в самих задачах. Поскольку устройство не понимает характер задач, оно постоянно переключалось бы между пятью секретарями, даже если трое из них сидят, ничего не делая. Около 57% (чуть меньше, чем 3/5) переключения контекста были бы напрасны. Несмотря на то, что переключение контекста процессора является невероятно быстрым, оно все равно отнимает время и ресурсы процессора.
Зеленые потоки
Зеленые потоки (green threads) являются примитивным уровнем асинхронного программирования. Зеленый поток — это обычный поток, за исключением того, что переключения между потоками производятся в коде приложения, а не в процессоре. Gevent — известная Python-библиотека для использования зеленых потоков. Gevent — это зеленые потоки и сетевая библиотека неблокирующего ввода-вывода Eventlet. Gevent.monkey изменяет поведение стандартных библиотек Python таким образом, что они позволяют выполнять неблокирующие операции ввода-вывода. Вот пример использования Gevent для одновременного обращения к нескольким URL-адресам:
Как видите, API-интерфейс Gevent выглядит так же, как и потоки. Однако за кадром он использует сопрограммы (coroutines), а не потоки, и запускает их в цикле событий (event loop) для постановки в очередь. Это значит, что вы получаете преимущества потоков, без понимания сопрограмм, но вы не избавляетесь от проблем, связанных с потоками. Gevent — хорошая библиотека, но только для тех, кто понимает, как работают потоки.
Давайте рассмотрим некоторые аспекты асинхронного программирования. Один из таких аспектов — это цикл событий. Цикл событий — это очередь событий/заданий и цикл, который вытягивает задания из очереди и запускает их. Эти задания называются сопрограммами. Они представляют собой небольшой набор команд, содержащих, помимо прочего, инструкции о том, какие события при необходимости нужно возвращать в очередь.
Функция обратного вызова (callback)
В Python много библиотек для асинхронного программирования, наиболее популярными являются Tornado, Asyncio и Gevent. Давайте посмотрим, как работает Tornado. Он использует стиль обратного вызова (callbacks) для асинхронного сетевого ввода-вывода. Обратный вызов — это функция, которая означает: «Как только это будет сделано, выполните эту функцию». Другими словами, вы звоните в службу поддержки и оставляете свой номер, чтобы они, когда будут доступны, перезвонили, вместо того, чтобы ждать их ответа.
Давайте посмотрим, как сделать то же самое, что и выше, используя Tornado:
В примере вы можете заметить, что первая строка функции handle_response проверяет наличие ошибки. Это необходимо, потому что невозможно обработать исключение. Если исключение было создано, то оно не будет отрабатываться в коде из-за цикла событий. Когда fetch выполняется, он запускает HTTP-запрос, а затем обрабатывает ответ в цикле событий. К тому моменту, когда возникнет ошибка, стек вызовов будет содержать только цикл событий и текущую функцию, при этом нигде в коде не сработает исключение. Таким образом, любые исключения, созданные в функции обратного вызова, прерывают цикл событий и останавливают выполнение программы. Поэтому все ошибки должны быть переданы как объекты, а не обработаны в виде исключений. Это означает, что если вы не проверили наличие ошибок, то они не будут обрабатываться.
Другая проблема с обратными вызовами заключается в том, что в асинхронном программировании единственный способ избегать блокировок — это обратный вызов. Это может привести к очень длинной цепочке: обратный вызов после обратного вызова после обратного вызова. Поскольку теряется доступ к стеку и переменным, вы в конечном итоге переносите большие объекты во все ваши обратные вызовы, но если вы используете сторонние API-интерфейсы, то не можете передать что-либо в обратный вызов, если он этого не может принять. Это также становится проблемой, потому что каждый обратный вызов действует как поток. Например, вы хотели бы вызвать три API-интерфейса и дождаться, пока все три вернут результат, чтобы его обобщить. В Gevent вы можете это сделать, но не с обратными вызовами. Вам придется немного поколдовать, сохраняя результат в глобальной переменной и проверяя в обратном вызове, является ли результат окончательным.
Сравнения
Если вы хотите предотвратить блокировку ввода-вывода, вы должны использовать либо потоки, либо асинхронность. В Python вы выбираете между зелеными потоками и асинхронным обратным вызовом. Вот некоторые из их особенностей:
Зеленые потоки
Обратный вызов
Как решить эти проблемы?
Прим. перев. В примерах используется aiohttp версии 1.3.5. В последней версии библиотеки синтаксис другой.
Несколько особенностей, которые нужно отметить:
Единственная проблема заключается в том, что объект выглядит как генератор, и это может вызвать проблемы, если на самом деле это был генератор.
Async и Await
Заключение
В Python встроена отличная асинхронная библиотека. Давайте еще раз вспомним проблемы потоков и посмотрим, решены ли они теперь:
Несмотря на то, что Asyncio довольно хорош, у него есть и проблемы. Во-первых, Asyncio был добавлен в Python недавно. Есть некоторые недоработки, которые еще не исправлены. Во-вторых, когда вы используете асинхронность, это значит, что весь ваш код должен быть асинхронным. Это связано с тем, что выполнение асинхронных функций может занимать слишком много времени, тем самым блокируя цикл событий.
Существует несколько вариантов асинхронного программирования в Python. Вы можете использовать зеленые потоки, обратные вызовы или сопрограммы. Хотя вариантов много, лучший из них — Asyncio. Если используете Python 3.5, то вам лучше использовать эту библиотеку, так как она встроена в ядро python.