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其实回调函数跟同步还是异步没有关系 只是我们经常看到的回调是在异步函数中 我这里编写了两个函数 一个是同步的 一个是异步的 都有回调函数作为参
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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)
回调函数是应用程序提供给Windows系统DLL或其它DLL调用的函数，一般用于截获消息、获取系统信息或处理异步事件。应用程序把回调函数的地址指针告诉DLL，而DLL在适当的时候会调用该函数。回调函数必须遵守事先规定好的参数格式和传递方式，否则DLL一调用它就会引起程序或系统的崩溃。通常情况下，回调函数采用标准WindowsAPI的调用方式，即__stdcall，当然，DLL编制者可以自已定义调用方式，但客户程序也必须遵守相同的规定。在__stdcall方式下，函数的参数按从右到左的顺序压入堆栈，除了明确指明是指针或引用外，参数都按值传递，函数返回之前自己负责把参数从堆栈中弹出。程序在调用一个函数(function)时(通常指api).相当于程序(program)呼叫(Call)了一个函数(function)关系
当你调用的函数在传递返回值给回调函数时,你就可以利用回调函数来处理或完成一定的操作。至于如何定义自己的回调函数，跟具体使用的API函数有关，很多不同类别的回调函数有各种各样的参数，有关这些参数的描述一般在帮助中有说明回调函数的参数和返回值等.其实简单说回调函数就是你所写的函数满足一定条件后，被DLL调用!
Windows 系统还包含着另一种更为广泛的回调机制，即消息机制。消息本是 Windows 的基本控制手段，是一种变相的函数调用。发送消息的目的是通知收方运行一段预先准备好的代码，相当于调用一个函数。消息所附带的 WParam 和 LParam 相当于函数的参数，应用程序可以主动发送消息，更多情况下是坐等 Windows 发送消息。一旦消息进入所属消息队列，便检感兴趣的那些，跳转去执行相应的消息处理代码。操作系统本是为应用程序服务，由应用程序来调用。而应用程序一旦启动，却要反过来等待操作系统的调用。这分明也是一种回调，或者说是一种广义回调。其实，应用程序之间也可以形成这种回调。假如进程 B 收到进程 A 发来的消息，启动了一段代码，其中又向进程 A 发送消息，这就形成了回调。这种回调比较隐蔽，弄不好会搞成递归调用，若缺少终止条件，将会循环不已，直至把程序搞垮。利用消息也可以构成狭义回调。把回调函数地址换成窗口 handle。如此，当需要比较数据大小时，不是去调用回调函数，而是借 API 函数 SendMessage 向指定窗口发送消息。收到消息方负责比较数据大小，把比较结果通过消息本身的返回值传给消息发送方。所实现的功能与回调函数并无不同。当然，此例中改为消息纯属画蛇添脚，反倒把程序搞得很慢。但其他情况下并非总是如此，特别是需要异步调用时，发送消息是一种不错的选择。假如回调函数中包含文件处理之类的低速处理，调用方等不得，需要把同步调用改为异步调用，去启动一个单独的线程，然后马上执行后续代码，其余的事让线程慢慢去做。一个替代办法是借 API 函数 PostMessage 发送一个异步消息，然后立即执行后续代码。这要比自己搞个线程省事许多，而且更安全。
回调用于层间协作，上层将本层函数安装在下层，这个函数就是回调，而下层在一定条件下触发回调，例如作为一个驱动，是一个底层，他在收到一个数据时，除了完成本层的处理工作外，还将进行回调，将这个数据交给上层应用层来做进一步处理，这在分层的数据通信中很普遍。其实回调和API非常接近，他们的共性都是跨层调用的函数。但区别是API是低层提供给高层的调用，一般这个函数对高层都是已知的；而回调正好相反，他是高层提供给底层的调用，对于低层他是未知的，必须由高层进行安装，这个安装函数其实就是一个低层提供的API，安装后低层不知道这个回调的名字，但它通过一个函数指针来保存这个回调，在需要调用时，只需引用这个函数指针和相关的参数指针。 其实：回调就是该函数写在高层，低层通过一个函数指针保存这个函数，在某个事件的触发下，低层通过该函数指针调用高层那个函数。
异步处理不用阻塞来等待处理完成，而是允许后续操作，直至其程序将处理完成，并回调通知此函数
那么在js中有如下几种异步方式：
示例1
var async=function(callback){
//read data
setTimeout(function(){
callback('data');
},1000);//1秒后回调
};
//使用
async(function(data){
alert(data);
});
示例2
var async=function(callback){
var xhr=new XMLHttpRequest();
xhr.open('get','.',true);
xhr.onreadystatechange=function(){
callback(xhr.readyStatus);
};
xhr.send();
};
async(function(data){
alert(data);
});
示例3
var async=function(callback){
var img=new Image();
img.onload=img.onerror=function(){
callback(img);
};
img.src='x.jpg';
};
async(function(data){
alert(data);
});
异步是计算机多线程的异步处理。与同步处理相对，异步处理不用阻塞当前线程来等待处理完成，而是允许后续操作，直至其它线程将处理完成，并回调通知此线程。
gevent 比起其他框架（比如tornado，twisted）的一个巨大优势就是：用同步的方法（自然没有回调函数）写异步应用，因为同步的方式更接近开发人员的编程思维。
gevent可以用一句话向pythoner阐述：使用多路IO复用对文件描述符的事件监听，从而撬动协程的“透明”切换。这句话说起来容易，但是阐述起来就复杂些：
底层（或者说主协程）自然有一个多路IO复用循环（linux上是epoll，unix是kqueue，以下统一用epoll代替描述）
当处理一个socket链接时，就创建一个协程greenlet去处理。
当socket遇到阻塞的时候，比如等待数据的返回或者发送，此时gevent做了很关键的两步：
为这个socket的fd在epoll上添加可读或者可写事件回调，而这个回调函数便是 gevent.getcurrent().switch
通过 get_hub().switch() 切换到主协程。切换回主协程，去干其他事情了。但是当该socket可读或者可写，epoll自然会调用上述添加的回调函数，从而切换回socket的处理协程，从上次悬挂点接着往下执行。
之所以做到透明，是因为python socket上打了patch。所谓打patch，就是自己实现了一个socket模块替换了python的标准socket模块。