程序代码篇---python回调函数&异步编程

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前言

以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了Python中的回调函数以及异步编程。

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第一部分：Python的回调函数

在Python中，回调函数是一种编程范式，它允许我们将一个函数作为参数传递给另一个函数。这个作为参数传递的函数（即回调函数）可以在另一个函数执行到某个点时被调用。回调函数在事件驱动编程、异步编程和某些库和框架中非常常见。

以下是关于回调函数的详细解释：

1.基本概念

定义：回调函数是一个你定义的函数，但不是由你来调用。你将这个函数作为参数传递给另一个函数，这个另一个函数在适当的时候会调用你的函数。
目的：回调函数允许代码的模块化和解耦，使得我们可以编写更灵活和可重用的代码。

2.如何实现

定义回调函数：

这只是一个普通的函数，可以接受任意数量的参数。

def my_callback_function(param):
    print(f"Callback function called with {param}")

定义主函数：

主函数接受一个函数作为参数，这个参数就是回调函数。

def main_function(callback):
    # 做一些操作
    # ...
    # 调用回调函数
    callback("some data")

调用主函数，传递回调：
当调用main_function时，我们将my_callback_function作为参数传递。

main_function(my_callback_function)

例子

下面是一个完整的例子，演示了如何使用回调函数：

def print_hello(name):
    print(f"Hello, {name}")

def greeter(callback, name):
    callback(name)

使用print_hello作为回调函数

greeter(print_hello, "Alice")

运行这段代码，输出将是：

Hello, Alice

3.回调函数的应用场景

事件处理

事件处理：在**图形用户界面（GUI）**编程中，当用户执行某些操作（如点击按钮）时，可以注册一个回调函数来响应事件。

异步编程

异步编程：在执行异步操作（如网络请求、文件I/O）时，可以提供一个回调函数，以便在操作完成时执行。

库和框架

库和框架：许多库和框架允许你传入回调函数来自定义其行为，例如排序函数、过滤函数等。

注意事项

调用时机

调用时机：回调函数可能在任何时候被调用，这取决于主函数的实现。

错误处理

错误处理：回调函数中的错误可能会影响主函数的执行，因此需要妥善处理。

闭包

闭包：如果回调函数在定义它的作用域之外被调用，它可能形成一个闭包，能够访问定义时的作用域中的变量。
通过使用回调函数，Python程序员可以编写更加灵活和可扩展的代码。不过，也需要注意回调地狱（callback hell）的问题，即当回调函数嵌套太多层时，代码会变得难以理解和维护。为了解决这个问题，可以使用异步编程的async和await关键字，或者使用Promise等模式。

第二部分：async和await关键字

1.异步编程的概念

异步编程是一种编程范式，允许程序在等待某些操作（如I/O操作、网络请求等）完成时继续执行其他任务。这与传统的同步编程相反，在同步编程中，程序在等待一个操作完成时会阻塞，直到该操作完成。

2.async

定义

定义：async是一个用于定义异步函数的关键字。异步函数与普通函数不同，它们在执行时可以暂停并在适当的时候恢复执行。

用法

用法：将async关键字放在函数定义的前面，如下所示：

async def my_async_function():

特性

特性：异步函数在调用时不会立即执行，而是返回一个协程对象（coroutine object）。协程对象需要通过事件循环（event loop）来调度执行。

3.await

定义

定义：await关键字用于等待一个协程完成。它只能在异步函数内部使用。

用法

用法：在异步函数内部，使用await关键字调用另一个异步函数：

async def another_async_function():

await some_async_operation()

特性

特性：当await被调用时，它会暂停当前协程的执行，直到被等待的协程完成。在此期间，事件循环可以运行其他协程。

4.异步编程的例子

以下是一个使用async和await的简单例子：

import asyncio

async def say_after(delay, what):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(what)

async def main():
    print(f"started at {time.strftime('%X')}")

    await say_after(1, 'hello')
    await say_after(2, 'world')

    print(f"finished at {time.strftime('%X')}")

asyncio.run(main())

在这个例子中：

1. say_after是一个异步函数，它等待指定的延迟时间后打印一条消息。
2. main也是一个异步函数，它调用say_after两次，每次等待不同的时间。
3. asyncio.run(main())是启动事件循环并运行main协程的方法。
4. 顺序执行但非阻塞：虽然say_after函数是顺序调用的，但它们是异步执行的。这意味着在等待say_after(1, ‘hello’)完成时，程序不会阻塞，而是可以继续执行其他操作（如果有）。在这个例子中，由于没有其他操作，所以实际上它是顺序执行的。
5. 并发潜力：如果有其他异步任务需要执行，它们可以在等待say_after函数完成时并发执行。例如，如果有另一个异步函数do_something_else，你可以在await say_after(1, ‘hello’)之后立即调用它，而不需要等待’hello’打印完成。
6. 资源效率：异步编程允许单线程程序在等待I/O操作（如asyncio.sleep模拟的）完成时执行其他任务。这比使用多线程来处理并发I/O操作要高效得多，因为多线程会增加上下文切换的开销。

import asyncio
import time

async def say_after(delay, what):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(what)

async def main():
    print(f"started at {time.strftime('%X')}")

    # 创建两个协程
    task1 = asyncio.create_task(say_after(1, 'hello'))
    task2 = asyncio.create_task(say_after(2, 'world'))

    # 不等待每个协程单独完成，而是并发地运行它们
    # 这里的await不会阻塞其他协程的执行
    await task1
    await task2

    print(f"finished at {time.strftime('%X')}")

asyncio.run(main())

在这个修改后的版本中，我们使用了asyncio.create_task()来创建两个任务，这两个任务会并发执行。这里的关键是，await关键字现在用于等待两个任务的同时完成，而不是分别等待每个say_after函数。由于这两个任务是并发执行的，所以整体程序的执行时间将接近于最长的单个任务执行时间（在这个例子中是2秒），而不是各个任务执行时间的总和（原来的3秒）。

5.注意事项

1. 只能在异步函数中使用await：await关键字只能在async def定义的异步函数中使用。
2. 事件循环：异步函数需要事件循环来运行。asyncio.run()是一个便捷的方法来运行最高层级的异步函数。
3. 并发与并行：asyncio提供的是并发而不是并行。虽然多个协程可以并发执行，但它们实际上是在单个线程中通过事件循环进行调度。
4. 性能考虑：异步编程可以提高I/O密集型应用程序的性能，但对于CPU密集型任务，过多的协程可能会导致性能下降。
   通过使用async和await，Python程序员可以编写更加清晰和易于维护的异步代码，这对于网络应用、数据库操作和其他需要等待外部资源的场景非常有用。

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总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了Python中的回调函数以及异步编程。