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：

#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：

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。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python回调函数实例详解_Python回调函数用法实例详解的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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