python回调函数 python回调函数调用回调函数
ros中python回调函数是不是必须要有rospy,spin或者rospy,spinonce函数
在使用ros::spin()的情况下,一般来说在初始化时已经设置好所有消息的回调,并且不需要其他背景程序运行。这样以来,每次消息到达时会执行用户的回调函数进行操作,相当于程序是消息事件驱动的;而在使用ros::spinOnce()的情况下,一般来说仅仅使用回调不足以完成任务,还需要其他辅助程序的执行:比如定时任务、数据处理、用户界面等。
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关于消息接收回调机制在ROS官网上略有说明 (callbacks and spinning)。总体来说其原理是这样的:除了用户的主程序以外,ROS的socket连接控制进程会在后台接收订阅的消息,所有接收到的消息并不是立即处理,而是等到spin()或者spinOnce()执行时才集中处理。所以为了保证消息可以正常接收,需要尤其注意spinOnce()函数的使用 (对于spin()来说则不涉及太多的人为因素)。
I. 对于速度较快的消息,需要注意合理控制消息队列及spinOnce()的时间。例如,如果消息到达的频率是100Hz,而spinOnce()的执行频率是10Hz,那么就要至少保证消息队列中预留的大小大于10。
II. 如果对于用户自己的周期性任务,最好和spinOnce()并列调用。即使该任务是周期性的对于数据进行处理,例如对接收到的IMU数据进行Kalman滤波,也不建议直接放在回调函数中:因为存在通信接收的不确定性,不能保证该回调执行在时间上的稳定性。
// 示例代码
ros::Rate r(100);
while (ros::ok())
{
libusb_handle_events_timeout(...); // Handle USB events
ros::spinOnce(); // Handle ROS events
r.sleep();
}
III. 最后说明一下将ROS集成到其他程序架构时的情况。有些图形处理程序会将main()包裹起来,此时就需要找到一个合理的位置调用ros::spinOnce()。比如对于OpenGL来说,其中有一个方法就是采用设置定时器定时调用的方法:
// 示例代码
void timerCb(int value) {
ros::spinOnce();
}
glutTimerFunc(10, timerCb, 0);
glutMainLoop(); // Never returns
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)
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,之所以没有解释什么是函数,是因为程序中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):
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
这个结果和我们想象的一样,全局变量a既可以在主程序中读取,也可以在子程序(函数)中读取。
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:
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
网页题目:python回调函数 python回调函数调用回调函数
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