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回调函数的最初需求背景#

回调函数我能想到的最古老的场景就是系统编程会用到。

编程分为两类：

• 系统编程（system programming）
• 应用编程（application programming）

什么是系统编程：
  所谓系统编程，简单来说，就是编写各种各样的功能库。比如Windows里面的win32、gdi32库，win32就能调用主机硬件和系统层的功能，gdi32能用来绘制图形相关。这些库就等着那些做应用的人来调用就行。

什么是应用编程：
  而应用编程就是利用已经写好的各种系统功能库、语言功能库来编写具某种业务功能用的程序，就是应用。比如一个基础的爬虫程序，可以利用python语言和requests库来完成，一个基础的Web站点可以利用Java语言和Java Servlet库来完成。

系统编程和回调的关系#

  系统程序员会给自己写的库留下一些接口，即API，以供应用程序员使用。所以在抽象层的图示里，库位于应用的底下。当程序跑起来时，一般情况下，应用程序会时常通过API调用库里所预先备好的函数。但是有些库函数却要求应用先传给它一个函数，好在合适的时候调用，以完成目标任务。这个被传入的、后又被调用的函数就称为回调函数。

如果你看文字看得比较懵，那么你看我画的图（下面是图1）：

(图1)

理解回调前，先理解同步调用#

同步调用是以一种阻塞式调用，简单来说就是从上往下，按照顺序去执行。 而回调就是一种非同步调用式顺序。

  同步式调用的具体案例，可以联想到古代的烽火台。古代长城的烽火传递的机制就和同步调用差不多，现在我们假设每个烽火只能看到相邻的烽火状态，每个烽火的状态只有亮(点火状态)和暗(不点火状态)。

  现在有A、B、C、D四个烽火台，A首先点亮，B看到A的烽火亮了，立马去点火，花了2秒点亮。但是这时候负责C烽火的人在睡觉，可是这时候所有人都在等待C点亮，终于C睡了2个小时候看到了B点亮，然后去点亮。D由于长期没有点亮，导致烽火出现问题，因此整个过程都在等待D的完成。（由此也引发一些思考，同步调用有时也容易掉链子，如果上一步掉链子了，下一步之后的操作都完蛋了。）

同步调用的案例代码：

print("start.") print(123) print(456) a = 7 if a > 6: print(789) print(91011) print("end.")

回调需要解决的问题#

  常见的系统都会开发出很多库，库里面有很多函数。而有些函数，需要调用者根据自己的需求来写入要调用的函数。因为这个在编写库的时候没法预测，只能由调用者输入，所以就需要回调机制。

  回调机制是用来完善同步调用机制的一种方式，用来完善同步调用机制的还有异步调用机制。（后面会写文章介绍这种更重要的异步）

回调函数怎么解决实际问题的案例#

回调就是通过如下方式来解决上面说的问题。

• 函数能变成参数
• 灵活、自定义的方式调用

函数变参数案例#

def doubel(x): return 2*x def quadruple(x): return 4*x # mind function def getAddNumber(k, getEventNumber): return 1 + getEventNumber(k) def main(): k=1 i=getAddNumber(k,double) print(i) i=getAddNumber(k,quadruple) print(i) # call main main()

输出结果：

3 5

灵活、自定义的方式调用（酒店叫醒旅客）案例#

这个案例真是回调的灵魂所在了，假设你是酒店的前台小姐姐，你不可能知道今晚入住的旅客明天早上要不要叫醒服务、要什么样的叫醒服务。

def call_you_phone(times): """ 叫醒方式： 给你打电话 :param times: 打几次电话 :return: None """ print('已经给旅客拨打了电话的次数:', str(times)) def knock_you_door(times): """ 叫醒方式： 去敲你房间门 :param times: 敲几次门 :return: None """ print('已经给旅客敲门的次数:', str(times)) def no_service(times): """ 叫醒方式： 无叫醒服务. （默认旅客是选无叫醒服务） :param times: 敲几次门 :return: None """ print('顾客选择无服务.不要打扰他的好梦。') def front_desk(times, function_name=no_service()): """ 这个相当于酒店的前台，你去酒店之后，你要啥叫醒方式都得在前台说 这里是实现回调函数的核心，相当于一个中转中心。 :param times:次数 :param function_name:回调函数名 :return:调用的函数结果 """ return function_name(times) if __name__ == '__main__': front_desk(100, call_you_phone) # 意味着给你打100次电话，把你叫醒

输出：

已经给旅客拨打了电话的次数:100

实际应用（Python的requests库自带的事件钩子）#

这个案例就很好解决原本程序是同步机制执行的，但是通过钩子事件，就可以优先去执行一些先行步骤。而这个钩子事件的原理就是函数回调。

import requests def env_hooks(response, *args, **kwargs): print(response.headers['Content-Type']) def main(): result = requests.get("https://api.github.com", hooks=dict(response=env_hooks)) print(result.text) if __name__ == '__main__': main()

输出：

application/json; charset=utf-8 {"current_user_url":"https://api.github.com/user","current_user_authorizations_html_url":"...省略"}

课后思考题#

看完了上面的案例，请你回答如下几个问题

1.回调在那些场景下使用？ 2.回调必须以函数为参数吗？ 3.回调和异步的差异在哪里？

把你的思考评论在评论区里面，我会抽空给你回复的。