回调与基于生成器的设计答案

【问题标题】：callback vs generator based design回调与基于生成器的设计
【发布时间】：2013-11-19 15:20:23
【问题描述】：

我想听听您对设计的建议。我有一个控制温度的烤箱，我正在做一些与温度相关的测量。我基本上是在设置温度，测量一些东西然后继续前进。

我想出了两个设计，当然是简化的，如下所示。第一个使用基于回调的方法：

class Oven(object):
    # ... some methods
    def step_temperature(start, stop, num, rate, callback):
        temperatures = np.linspace(start, stop, num)
        for t in temperatures:
            self.temperature = t, rate # sweep to temperature with given rate
            self._wait_for_stability() # wait until temperature is reached.
            callback(t)                # execute the measurement
# Use Case
oven = Oven()
oven.step_temperature(start=20, stop=200, num=10, rate=1, callback=measure_stuff)

第二种设计是基于生成器的设计

class Oven(object):
    # ... some methods

    def step_temperature(start, stop, num, rate):
        temperatures = np.linspace(start, stop, num)
        for t in temperatures:
            self.temperature = t, rate
            self._wait_for_stability()
            yield t
# Use Case
oven = Oven()
for t in oven.step_temperature(start=20, stop=200, num=10, rate=1):
    measure_stuff(t)

我倾向于第二种设计，但我对您的建议很感兴趣。如果有更好的方法，请随时告诉我。

【问题讨论】：

这两个实现有很多不同的属性。第一个是“阻塞”，而第二个允许停止和恢复计算（这可能是也可能不是你想要的）。如果您总是在 for x in the_generator(): callback(x) 中使用它，那么我认为没有理由使用生成器，只需在方法中调用 callback。
生成器很适合实现花哨的算法。但是为了自动化一些测量，这通常是一些基于时间的过程，我会坚持标准的过程代码，所以我的投票是第一个解决方案。

标签： python callback generator class-design coroutine

【解决方案1】：

@P3trus。我最近在 StackExchange 的 CodeReview 上回答了一个非常相似的 Python“收益与回调”问题。如果您想阅读它，here's a link 但我会总结一下：

解决“报告反馈”要求的常用模式有以下三种：

yield
回调函数
内嵌硬编码反馈

yield 和回调都允许您将 UI/IO 的表示细节与模型或计算代码分开。这很好。两者都运作良好。

如果您使用 Python 的 yield，请确保您很好地理解迭代和生成器，因为有几种语言实现了 yield 关键字，但如果您习惯于 C# 的 @ 987654327@。这是a reference ——它很微妙但值得一读。本质上，在 Python 中，当您的函数产生时，它会返回一个生成器，该生成器可以有用地 分配给一个变量，捕获到该点的迭代，但您可能希望也可能不希望这样做。不要让那吓到你； yield 不错。

回调确实有一个很好的优势，因为它们允许与调用者（在模型或计算代码中）进行通信back，这可用于暂停或停止处理或以其他方式向模型发送消息.这是一个很好的职责分离并且如果你使用yield，它允许通信可能会更加困难。或者可能不是。总有办法的。 :)

例如，在更新报告的温度时，回调还可以监视按钮或键并向调用者返回一个值，该值可能表明，例如，用户想要中止处理并且这不会污染模型特定的 UI 或 IO。

所以不仅仅是：

callback(t)

您可以让callback 完成它的温度报告工作，但也可以听取它可能从用户那里收集到的信息，例如：

if callback(t) == ABORT_BUTTON_PRESSED:
    self.shutdown  # or whatever

希望这会有所帮助。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你偶尔在每次调用step_temperature 时用t 做不同的事情，（比如，你调用它，并且一些结果，你做一件事，而有些你做另一件事），你会想要生成器版本。如果每次调用step_temperature 时，您都希望对每个项目执行相同的操作，并且两者之间没有不同的计算，我会使用回调版本。这样，任何使用您的代码的人都不必知道何时为t 调用他们的处理函数。

【讨论】：