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python回调函数 python回调函数接口

函数IT技术

Python其实很简单 第十二章 函数与变量的作用域 在前面已经多次提到函数这个概念python回调函数，之所以没有解释什么是函数，是因为程序中python回调函数的函数和数学中的函数差不多，如input()、range()等都是函数，这些都是Python的标准函数，直接使用就可以了 。根据需要，用户也可以自定义函数 。
12.1 函数
函数的结构：
def 函数名(参数)：
函数体
return 返回值
例如：数学中的函数f(x)=2x 5在Python中可以定义如下：
def f(x):
y=2*x 5
return(y)
如果x取值为3，可以使用如下语句调用函数：
f(3)
下面给出完整的程序代码：
def f(x):
y=2*x 5
return(y)
res=f(3)
print(res)
运行结果：11
如上例中的x是函数f(x)的参数，有时也被称为形式参数（简称形参），在函数被调用时，x被具体的值3替换y就是函数的返回值，这个值3也被称为实际参数（简称实参） 。
上例中的y是函数f(x)的返回值 。并不是所有的函数都有参数和返回值 。如下面的函数：
def func():
print('此为无参数传递、无返回值的函数')
func()
输出结果：此为无参数传递、无返回值的函数
可以看出 ， 该函数func()无参数，故调用时不用赋给参数值 。
函数也可以有多个参数，如f(x,y)=x2 y2，可用Python语言定义如下：
def f(x,y):
z=x**2 y**2
return z
print(f(2,3)) #调用函数f(x,y)
输出结果：13
也可以通过直接给参数列表中的参数赋值的方法，为参数添加默认值，如果用户赋予参数值 ， 则按照用户赋值执行，否则使用默认值 。例如：
def f(x,y=3):
z=x**2 y**2
return z
若调用时参数列表为（2,1） ， 即x赋值为2，y赋值为1：
print(f(2,1))
输出结果为：5
若调用时参数列表为（2） ， 即x赋值为2 ， y赋值省缺，则y使用默认值：
print(f(2))
输出结果为：13
回调函数 ， 又称函数回调 ， 是将函数作为另一函数的参数 。
例如：
def func(fun,m,n):
fun(m,n)
def f_add(m,n):
print('m n=',m n)
def f_mult(m,n):
print('m*n=',m*n)
func(f_add,2,3)
func(f_mult,2,3)
输出结果：
m n= 5
m*n= 6
在f_add(m,n)和f_mult(m,n)被定义前，func(fun,m,n)中的fun(m,n)就已经调用了这两个函数 ， 即“先调用后定义”，这也是回调函数的特点 。
如果无法预知参数的个数，可以在参数前面加上*号，这种参数实际上对应元组类型 。譬如，参会的人数事先不能确定 ， 只能根据与会人员名单输入：
def func(*names):
print('今天与会人员有：')
for name in names:
print(name)
func('张小兵','陈晓梅','李大海','王长江')
运行后，输出结果为：
今天与会人员有：
张小兵
陈晓梅
李大海
王长江
参数为字典类型，需要在参数前面加上**号 。
def func(**kwargs):
for i in kwargs:
print(i,kwargs[i])
func(a='a1',b='b1',c='c1')
输出结果为：
a a1
b b1
c c1
一个有趣的实例：
def func(x,y,z,*args,**kwargs):
【python回调函数 python回调函数接口】 print(x,y,z)
print(args)
print(kwargs)
func('a','b','c','Python','is easy',py='python',j='java',ph='php')
输出结果：
a b c # 前三个实参赋给前三个形参
('Python', 'is easy') # *args接收元组数据
{'py': 'python', 'j': 'java', 'ph': 'php'} # **kwargs接收字典数据
12.2 变量的作用域
变量的作用域即变量的有效范围，可分为全局变量和局部变量 。
局部变量
在函数中定义的变量就是局部变量，局部变量的作用域仅限于函数内部使用 。
全局变量
在主程序中定义的变量就是全局变量，但在函数中用关键字global修饰的变量也可以当做全局变量来使用 。
全局变量的作用域是整个程序 ， 也就是说 ， 全局变量可以在整个程序中可以访问 。
下面通过实例去讨论：
程序1：
a=1 # a为全局变量
def a_add():
print('a的初值：',a) # 在函数中读取a的值
a_add() # 调用函数a_add()
a =1 # 主程序语句，a增加1
print('a现在的值是：',a) # 主程序语句 ， 读取a的值
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
这个结果和python回调函数我们想象的一样 ， 全局变量a既可以在主程序中读?。部梢栽谧映绦颍ê┲卸寥?。
程序2：
a=1
def a_add():
a =1
print('a的初值：',a)
a_add()
print('a现在的值是：',a)
运行程序1时出现如下错误提示：
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
意思是：局部变量'a'在赋值之前被引用 。
从语法上来讲，该程序没有错误 。首先定义了一个全局变量a并赋值为1，又定义了一个函数a_add() ， 函数内的语句a =1就是出错的根源，虽然python回调函数我们的初衷是想让全局变量a的值增加1 ， 但从错误提示看 ， 这个语句中的a并不是全局变量，而是局部变量 。看来，在函数中读取全局变量的值是没有问题的（在程序1中已经得到了验证），但要在函数中改变全局变量的值是不行的（在程序2的错误提示a =1中的a 是局部变量，而非全局变量） 。
怎样解决这个问题？
程序3：
a=1
def a_add(x):
x =1
return x
print('a的初值：',a)
a=a_add(a)
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
结果的确是正确的 ， 但在函数a_add(x)中没有调用变量a（没有出现变量a） 。
程序4：
a=1
def a_add(a):
a =1
return a
print('a的初值：',a)
a=a_add(a)
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
对比程序4和程序3不难发现 ， 其实程序4只是简单的把函数的参数x变成了a，这个a的实质和程序3中的x还是一样的 。这进一步证实 ， 函数中的a是局部变量，与主程序的全局变量a有着本质的区别 。
程序5：
a=1
def a_add():
global a
a =1
print('a的初值：',a)
a_add()
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
程序5和程序2相比较 ， 仅仅是在函数中添加了一个定义“global a”，此时的局部变量a就可以当做全局变量使用，由于它和全局变量a同名 ， 自然也就不用区分a究竟是全局变量还是局部变量了，在主程序和该函数内都可以访问、修改变量a的值了 。
虽然使用global可使变量使用起来非常方便，但也容易引起混淆，故在使用过程中还是谨慎为好 。
12.3 函数的递归与嵌套
递归，就是函数调用它自身 。递归必须设置停止条件 ， 否则函数将无法终止，形成死循环 。
以计算阶乘为例：
def func(n):
if n==1:
return 1
else:
return n*func(n-1) #func( )调用func( )
print(func(5))
运行结果为：120
嵌套，指在函数中调用另外的函数 。这是程序中常见的一种结构，在此不再赘述 。
匿名函数
Python中可以在参数前加上关键字lambda定义一个匿名函数，这样的函数一般都属于“一次性”的 。
例如：
程序1：这是一个常规的函数定义和调用 。
def f_add(x,y):
return x y
print(f_add(2,3))
输出结果：5
程序2：使用lambda定义匿名函数 。
f_add=lambda x,y:x y
print(f_add(2,3))
输出结果：5
从上面的代码可以看出，使用lambda仅仅减少了一行代码 。f_add=lambda x,y:x y中的f_add不是变量名，而是函数名 。程序1和程序2的print( )语句中的参数都是一样的——调用函数f_add( ) 。所以 ， 匿名函数并没有太多的优点 。
python 中callback怎么使用在计算机程序设计中，回调函数 ， 或简称回调（Callback），是指通过函数参数传递到其它代码python回调函数的，某一块可执行代码的引用 。这一设计允许python回调函数了底层代码调用在高层定义的子程序：
例如：
def my_callback(input):
print "function my_callback was called with %s input" % (input,)
def caller(input, func):
func(input)
for i in range(5):
caller(i, my_callback)
执行结果是：
function my_callback was called with 0 input
function my_callback was called with 1 input
function my_callback was called with 2 input
function my_callback was called with 3 input
function my_callback was called with 4 input
python使用回调函数显示下载进度Python中的回调函数可以用来显示下载进度，回调函数可以在下载过程中定期调用，以报告下载进度 。回调函数可以接受一个参数，该参数可以用来报告下载进度，例如，可以报告已下载的字节数或已下载的文件数 。回调函数可以在下载完成后调用，以报告下载是否成功 。
python并发编程-进程池在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间 。多进程是实现并发的手段之一，需要注意的问题是：
例如当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个 。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效 。
我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目，比如httpd的进程模式，规定最小进程数和最大进程数..
ps： 对于远程过程调用的高级应用程序而言，应该使用进程池，Pool可以提供指定数量的进程 ， 供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，就重用进程池中的进程 。
创建进程池的类：如果指定numprocess为3 ， 则进程池会从无到有创建三个进程，然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务，不会开启其他进程
参数介绍：
方法介绍：
主要方法：
其他方法（了解部分）
应用：
发现：并发开启多个客户端，服务端同一时间只有3个不同的pid，干掉一个客户端 ， 另外一个客户端才会进来，被3个进程之一处理
回调函数：
需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额 ， 你可以处理我的结果了 。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数
我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果 。
如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后 ， 再统一处理结果 ， 则无需回调函数
python回调函数的使用方法python回调函数的使用方法
在计算机程序设计中，回调函数，或简称回调（Callback） ， 是指通过函数参数传递到其它代码的，某一块可执行代码的引用 。这一设计允许了底层代码调用在高层定义的子程序
有两种类型的回调函数：
那么，在python中如何实现回调函数呢 ， 看代码：
代码如下:
def my_callback(input):
print "function my_callback was called with %s input" % (input,)
def caller(input, func):
func(input)
for i in range(5):
caller(i, my_callback)
关于python回调函数和python回调函数接口的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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