что такое колбек в питоне
Планирование обратных вызовов низкоуровневым API asyncio в Python.
Прежде чем что-то делать с циклом событий, его необходимо создать или получить функциями, описанными в разделе «Создание, запуск и получение цикла событий».
Содержание:
Планирование обратных вызовов
loop.call_soon(callback, *args, context=None) :
Метод loop.call_soon() планирует обратный вызов callback с аргументами args на следующей итерации цикла событий.
Обратные вызовы вызываются в том порядке, в котором они зарегистрированы. Каждый обратный вызов будет вызываться ровно один раз.
Этот метод не является потокобезопасным.
loop.call_soon_threadsafe(callback, *args, context=None) :
Примечание. Большинство функций планирования asyncio не позволяют передавать ключевые аргументы. Что бы иметь такую возможность используйте функцию functools.partial() :
Использование partial объектов обычно более удобно, чем использование лямбда-выражений, поскольку asyncio лучше отображает partial объекты в сообщениях об отладке и ошибках.
Планирование отложенных обратных вызовов
Цикл событий предоставляет механизмы для планирования функций обратного вызова, которые будут вызываться в какой-то момент в будущем. Цикл событий использует монотонные часы для отслеживания времени.
loop.call_later(delay, callback, *args, context=None) :
Обратный вызов будет вызван ровно один раз. Если на одно и то же время запланированы два обратных вызова, то порядок их вызова не определен.
Изменено в Python 3.8: в Python 3.7 и ранее с реализацией цикла событий по умолчанию задержка delay не могла превышать одного дня. Это было исправлено в Python 3.8.
loop.call_at(when, callback, *args, context=None) :
Изменено в Python 3.8: в Python 3.7 и ранее с реализацией цикла событий по умолчанию задержка delay не могла превышать одного дня. Это было исправлено в Python 3.8.
loop.time() :
Метод loop.time() возвращает текущее время в виде значения float в соответствии с внутренними монотонными часами цикла событий.
Изменено в Python 3.8: в Python 3.7 и ранее с реализацией цикла событий по умолчанию задержка delay не могла превышать одного дня. Это было исправлено в Python 3.8.
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.
15–17 ноября, Онлайн, Беcплатно
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.
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 такое колбек в питоне
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.