Что такое callback python
Understanding CallBacks using Python Part 1
To start with, Callbacks are functions that are sent to another function as an argument. Lets straight away dive into code to understand the concept :
You can find the code in Github
We will start with simple_example.py from the above github. I will copy snippets from same below to explain the concept.
We have a function that iterates over 0–4 and add the square or each number in a variable “res”. It is slow because we have introduced a sleep of 1 sec in each iteration. Note the argument we take in “cb” which we will understand later is a callback that can be passed. For now we can call this function as
slow_calculation(), without any argument and you should see the output as 30.
We can just introduce a print statement in above function, or we can use callback “cb” in above function.
Now we can call slow_calculation(print_a_statement). Note that we are passing print_a_statement to slow_calculation, and not calling it. Thus we do not use parenthesis on print_a_statement. Another thing to note is that we passes *args and **kwargs in the function. This is to ensure that None or any number of arguments can be passed.
Now as cb is not None, it gets called which in return print_a_statement and the output is
Let’s now wish to print iteration number along with the above print statement. For this we need to modify the callback function as :
Now our base function can be called : slow_calculation(print_with_param).
and the callback itself takes a parameter that is iteration number in base function, which calls cb(i). Hence now we will get the output :
These are kind of tweaking that we can do from outside the base function. You will notice that we haven’t changed the base function slow_calculation for any of the customization we are doing. Lets move ahead with more requirement.
The code for below explanation is from more_callback.py file included in Github
Here show_progress_as_function takes in a argument for exclamation and the inner function has an argument iteration. The returned function has exclamation and iteration printed.
We can call our base function as :
Note this can be done in 2 steps:
Changing 2 argument function to 1 argument function is so common in python as we did above, that we have python library for this.
Above function accepts 2 arguments, but with the help of partial functionality in functool module we can change it to 1 argument function as below
from functool import partial
Thus now we can call base function as :
So we can see that having callback is a very sleek way of modifying the behavior and extracting independence from modifying base function for requirements.
Edit : There are few advanced steps in callback, such as having a class as a callback instead of function. I discuss that in part 2 of this blog here.
Please go through Part 2 for more on callbacks
Credit : This blog cannot end without thanking Jeremy Howard for the wonderful explanation on callback. He is the creator of Fastai library for deep learning.
Что такое callback python
Продолжаем изучать Python-фреймворк визуализации данных Dash. Сегодня мы расскажем о работе обратных вызовов (callback) в Dash. Читайте у нас: игнорирование обновления, частичное обновление callback, а также выяснение момента выполнения callback.
Игнорирование обновления обратного вызова
В некоторых ситуациях не нужно отображать результат на веб-странице сразу, т.е. декорируемая функция не должна ничего возвращать. Например, только после нажатия на кнопку должно что-то появиться. Тогда используется исключение PreventUpdate. Ниже представлен код на Python, где обновление callback не происходит, пока не нажата кнопка.
Использование PreventUpdate
В этом примере можно возвращать None — результат будет тот же. Но в случае если имеется множество Output’ов, то придётся возвращать такое же количество None, поэтому лучше воспользоваться PreventUpdate. К тому же, отлаживать callback с None будет гораздо сложнее, особенно если ваш Data Science проект начнет разрастаться, поэтому также стоит обратить внимание на частичное обновление.
Частичное обновление обратных вызовов
В Dash если у вас имеется несколько Output’ов, но при определённых условиях вы хотите обновлять только один из них, то dash.no_update заменит вам None. Ниже пример callback’а на Python, где при значении Input равным 1, обновляется только второй Output.
Определяем, какой Input был задействован
Ниже пример Dash-приложения, где имеется 3 кнопки, а на странице отображаются текущее количество кликов, а также dash.callback_context в формате JSON (JavaScript Object Notation).
Отображение на веб-странице dash.callback_context
В какой момент выполняются обратные вызовы
Все обратные вызовы в Dash-приложении выполняются в следующие моменты:
Предотвращаем начальное выполнение callback
Результат при prevent_initial_call=False (по умолчанию)
Результат при prevent_initial_call=True
О способах визуализации данных в Dash для решения реальных задач Data Science, вы узнаете на специализированном курсе «VIP: Визуализация данных на языке Python» в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации IT-специалистов в Москве.
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.
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.
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.