Ⅰ python 中callback怎麼使用
在計算機程序設計中，回調函數，或簡稱回調（Callback），是指通過函數參數傳遞到其它代碼的，某一塊可執行代碼的引用。這一設計允許了底層代碼調用在高層定義的子程序：
例如：
defmy_callback(input):
print"functionmy_callbackwascalledwith%sinput"%(input,)
defcaller(input,func):
func(input)
foriinrange(5):
caller(i,my_callback)
執行結果是：
functionmy_callbackwascalledwith0input
functionmy_callbackwascalledwith1input
functionmy_callbackwascalledwith2input
functionmy_callbackwascalledwith3input
functionmy_callbackwascalledwith4input
Ⅱ python callback函數的理解問題
很多api的結果大概都是下面這個樣子，如：
eg：url地址+參數1+參數2
這個跟回調沒有關系啊，就是請求一個地址給你返回參數。
但是如果改成：
eg：url地址+參數1+參數2+callback函數
這樣請求成功後，再調用callback函數，才叫回調。
如果解決了您的問題請採納！
如果未解決請繼續追問
Ⅲ python 怎麼調用命令實現
在Python/wxPython環境下，執行外部命令或者說在Python程序中啟動另一個程序的方法
1、os.system(command)
os.system()函數用來運行shell命令。此命令可以方便的調用或執行其他腳本和命令
#打開指定的文件 >>>os.system('notepad *.txt')
2、wx.Execute(command, syn=wx.EXEC_ASYNC, callback=None)
若置syn為wx.EXEC_ASYNC則wx.Excute函數立即返回，若syn=wx.EXEC_SYNC則等待調用的程序結束後再返回。
callback是一個wx.Process變數，如果callback不為None且syn=wx.EXEC_ASYNC，則程序結束後將調用wx.Process.OnTerminate()函數。
os.system()和wx.Execute()都利用系統的shell，執行時會出現shell窗口。如在Windows下會彈出控制台窗口，不美觀。下面的兩種方法則沒有這個缺點。
3、import subprocess
subprocess.Popen(args, bufsize=0, executable=None, stdin=None,
stdout=None, stderr=None, preexec_fn=None, close_fds=False, shell=False,
cwd=None, env=None, universal_newlines=False, startupinfo=None,
creationflags=0)
subprocess.call ([cmd, arg1, arg2],shell=True)
Ⅳ python callback錯誤該如何解決
很多api的結果大概都是下面這個樣子，如：
eg：url地址+參數1+參數2
這個跟回調沒有關系啊，就是請求一個地址給你返回參數。
但是如果改成：
eg：url地址+參數1+參數2+callback函數
這樣請求成功後，再調用callback函數，才叫回調。
如果解決了您的問題請採納！
Ⅳ 如何在Python使用裝飾器來注冊回調函數
之前一直知道裝飾器可以增強一個已經存在的方法,Python也提供了annotation的方法,很好用. 但是再看flask login的擴展包的時候. 發現裝飾器還可以實現回調函數的注冊功能.
flask login就是通過下面的裝飾器,來注冊回調函數,當沒有sessionID時,通過裝飾器指定的函數來讀取用戶到session中.
@login_manager.user_loader
下面寫了一個簡單的測試例子來演示這個功能.
import time
import functools
class Test():
#/**feature將調用callback(), 但是在Test中並沒有真正的定義callback**/
def feature(self):
self.callback()
def decorate(self, func):
self.callback=func
return func
test = Test()
#/**將foo注冊為回調函數*//
@test.decorate
def foo():
print 'in foo()'
#/**調用feature將觸發回調函數**/
test.feature()
Ⅵ 用python寫測試腳本，從本地傳文件至ftp遠程路徑
轉自：http://news.tuxi.com.cn/kf/article/jhtdj.htm
本文實例講述了python實現支持目錄FTP上傳下載文件的方法。分享給大家供大家參考。具體如下：
該程序支持ftp上傳下載文件和目錄、適用於windows和linux平台。
#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-
importftplib
importos
importsys
classFTPSync(object):
conn=ftplib.FTP()
def__init__(self,host,port=21):
self.conn.connect(host,port)
deflogin(self,username,password):
self.conn.login(username,password)
self.conn.set_pasv(False)
printself.conn.welcome
deftest(self,ftp_path):
printftp_path
printself._is_ftp_dir(ftp_path)
#printself.conn.nlst(ftp_path)
#self.conn.retrlines('LIST./a/b')
#ftp_parent_path=os.path.dirname(ftp_path)
#ftp_dir_name=os.path.basename(ftp_path)
#printftp_parent_path
#printftp_dir_name
def_is_ftp_file(self,ftp_path):
try:
ifftp_pathinself.conn.nlst(os.path.dirname(ftp_path)):
returnTrue
else:
returnFalse
exceptftplib.error_perm,e:
returnFalse
def_ftp_list(self,line):
list=line.split('')
ifself.ftp_dir_name==list[-1]andlist[0].startswith('d'):
self._is_dir=True
def_is_ftp_dir(self,ftp_path):
ftp_path=ftp_path.rstrip('/')
ftp_parent_path=os.path.dirname(ftp_path)
self.ftp_dir_name=os.path.basename(ftp_path)
self._is_dir=False
ifftp_path=='.'orftp_path=='./'orftp_path=='':
self._is_dir=True
else:
#thisuescallbackfunction,thatwillchange_is_dirvalue
try:
self.conn.retrlines('LIST%s'%ftp_parent_path,self._ftp_list)
exceptftplib.error_perm,e:
returnself._is_dir
returnself._is_dir
defget_file(self,ftp_path,local_path='.'):
ftp_path=ftp_path.rstrip('/')
ifself._is_ftp_file(ftp_path):
file_name=os.path.basename(ftp_path)
#如果本地路徑是目錄，下載文件到該目錄
ifos.path.isdir(local_path):
file_handler=open(os.path.join(local_path,file_name),'wb')
self.conn.retrbinary("RETR%s"%(ftp_path),file_handler.write)
file_handler.close()
#如果本地路徑不是目錄，但上層目錄存在，則按照本地路徑的文件名作為下載的文件名稱
elifos.path.isdir(os.path.dirname(local_path)):
file_handler=open(local_path,'wb')
self.conn.retrbinary("RETR%s"%(ftp_path),file_handler.write)
file_handler.close()
#如果本地路徑不是目錄，且上層目錄不存在，則退出
else:
print'EROOR:Thedir:%sisnotexist'%os.path.dirname(local_path)
else:
print'EROOR:Theftpfile:%sisnotexist'%ftp_path
defput_file(self,local_path,ftp_path='.'):
ftp_path=ftp_path.rstrip('/')
ifos.path.isfile(local_path):
file_handler=open(local_path,"r")
local_file_name=os.path.basename(local_path)
#如果遠程路徑是個目錄，則上傳文件到這個目錄，文件名不變
ifself._is_ftp_dir(ftp_path):
self.conn.storbinary('STOR%s'%os.path.join(ftp_path,local_file_name),file_handler)
#如果遠程路徑的上層是個目錄，則上傳文件，文件名按照給定命名
elifself._is_ftp_dir(os.path.dirname(ftp_path)):
print'STOR%s'%ftp_path
self.conn.storbinary('STOR%s'%ftp_path,file_handler)
#如果遠程路徑不是目錄，且上一層的目錄也不存在，則提示給定遠程路徑錯誤
else:
print'EROOR:Theftppath:%siserror'%ftp_path
file_handler.close()
else:
print'ERROR:Thefile:%sisnotexist'%local_path
defget_dir(self,ftp_path,local_path='.',begin=True):
ftp_path=ftp_path.rstrip('/')
#當ftp目錄存在時下載
ifself._is_ftp_dir(ftp_path):
#如果下載到本地當前目錄下，並創建目錄
#下載初始化：如果給定的本地路徑不存在需要創建，同時將ftp的目錄存放在給定的本地目錄下。
#ftp目錄下文件存放的路徑為local_path=local_path+os.path.basename(ftp_path)
#例如：將ftp文件夾a下載到本地的a/b目錄下，則ftp的a目錄下的文件將下載到本地的a/b/a目錄下
ifbegin:
ifnotos.path.isdir(local_path):
os.makedirs(local_path)
local_path=os.path.join(local_path,os.path.basename(ftp_path))
#如果本地目錄不存在，則創建目錄
ifnotos.path.isdir(local_path):
os.makedirs(local_path)
#進入ftp目錄，開始遞歸查詢
self.conn.cwd(ftp_path)
ftp_files=self.conn.nlst()
forfileinftp_files:
local_file=os.path.join(local_path,file)
#如果fileftp路徑是目錄則遞歸上傳目錄（不需要再進行初始化begin的標志修改為False）
#如果fileftp路徑是文件則直接上傳文件
ifself._is_ftp_dir(file):
self.get_dir(file,local_file,False)
else:
self.get_file(file,local_file)
#如果當前ftp目錄文件已經遍歷完畢返回上一層目錄
self.conn.cwd("..")
return
else:
print'ERROR:Thedir:%sisnotexist'%ftp_path
return
defput_dir(self,local_path,ftp_path='.',begin=True):
ftp_path=ftp_path.rstrip('/')
#當本地目錄存在時上傳
ifos.path.isdir(local_path):
#上傳初始化：如果給定的ftp路徑不存在需要創建，同時將本地的目錄存放在給定的ftp目錄下。
#本地目錄下文件存放的路徑為ftp_path=ftp_path+os.path.basename(local_path)
#例如：將本地文件夾a上傳到ftp的a/b目錄下，則本地a目錄下的文件將上傳的ftp的a/b/a目錄下
ifbegin:
ifnotself._is_ftp_dir(ftp_path):
self.conn.mkd(ftp_path)
ftp_path=os.path.join(ftp_path,os.path.basename(local_path))
#如果ftp路徑不是目錄，則創建目錄
ifnotself._is_ftp_dir(ftp_path):
self.conn.mkd(ftp_path)
#進入本地目錄，開始遞歸查詢
os.chdir(local_path)
local_files=os.listdir('.')
forfileinlocal_files:
#如果file本地路徑是目錄則遞歸上傳目錄（不需要再進行初始化begin的標志修改為False）
#如果file本地路徑是文件則直接上傳文件
ifos.path.isdir(file):
ftp_path=os.path.join(ftp_path,file)
self.put_dir(file,ftp_path,False)
else:
self.put_file(file,ftp_path)
#如果當前本地目錄文件已經遍歷完畢返回上一層目錄
os.chdir("..")
else:
print'ERROR:Thedir:%sisnotexist'%local_path
return
if__name__=='__main__':
ftp=FTPSync('192.168.1.110')
ftp.login('test','test')
#上傳文件，不重命名
#ftp.put_file('111.txt','a/b')
#上傳文件，重命名
#ftp.put_file('111.txt','a/112.txt')
#下載文件，不重命名
#ftp.get_file('/a/111.txt',r'D:\')
#下載文件，重命名
#ftp.get_file('/a/111.txt',r'D:112.txt')
#下載到已經存在的文件夾
#ftp.get_dir('a/b/c',r'D:\a')
#下載到不存在的文件夾
#ftp.get_dir('a/b/c',r'D:\aa')
#上傳到已經存在的文件夾
ftp.put_dir('b','a')
#上傳到不存在的文件夾
ftp.put_dir('b','aa/B/')
希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。
以下轉自：http://blog.csdn.net/linda1000/article/details/8255771
Python中的ftplib模塊
Python中默認安裝的ftplib模塊定義了FTP類，其中函數有限，可用來實現簡單的ftp客戶端，用於上傳或下載文件
FTP的工作流程及基本操作可參考協議RFC959
ftp登陸連接
from ftplib import FTP #載入ftp模塊
ftp=FTP() #設置變數
ftp.set_debuglevel(2) #打開調試級別2，顯示詳細信息
ftp.connect("IP","port") #連接的ftp sever和埠
ftp.login("user","password")#連接的用戶名，密碼
print ftp.getwelcome() #列印出歡迎信息
ftp.cmd("xxx/xxx") #更改遠程目錄
bufsize=1024 #設置的緩沖區大小
filename="filename.txt" #需要下載的文件
file_handle=open(filename,"wb").write #以寫模式在本地打開文件
ftp.retrbinaly("RETR filename.txt",file_handle,bufsize) #接收伺服器上文件並寫入本地文件
ftp.set_debuglevel(0) #關閉調試模式
ftp.quit #退出ftp
ftp相關命令操作
ftp.cwd(pathname) #設置FTP當前操作的路徑
ftp.dir() #顯示目錄下文件信息
ftp.nlst() #獲取目錄下的文件
ftp.mkd(pathname) #新建遠程目錄
ftp.pwd() #返回當前所在位置
ftp.rmd(dirname) #刪除遠程目錄
ftp.delete(filename) #刪除遠程文件
ftp.rename(fromname, toname)#將fromname修改名稱為toname。
ftp.storbinaly("STOR filename.txt",file_handel,bufsize) #上傳目標文件
ftp.retrbinary("RETR filename.txt",file_handel,bufsize)#下載FTP文件
網上找到一個具體的例子：
#例：FTP編程
fromftplibimportFTP
ftp=FTP()
timeout=30
port=21
ftp.connect('192.168.1.188',port,timeout)#連接FTP伺服器
ftp.login('UserName','888888')#登錄
printftp.getwelcome()#獲得歡迎信息
ftp.cwd('file/test')#設置FTP路徑
list=ftp.nlst()#獲得目錄列表
fornameinlist:
print(name)#列印文件名字
path='d:/data/'+name#文件保存路徑
f=open(path,'wb')#打開要保存文件
filename='RETR'+name#保存FTP文件
ftp.retrbinary(filename,f.write)#保存FTP上的文件
ftp.delete(name)#刪除FTP文件
ftp.storbinary('STOR'+filename,open(path,'rb'))#上傳FTP文件
ftp.quit()#退出FTP伺服器
完整的模板：
#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
importftplib
importos
importsocket
HOST='ftp.mozilla.org'
DIRN='pub/mozilla.org/webtools'
FILE='bugzilla-3.6.7.tar.gz'
defmain():
try:
f=ftplib.FTP(HOST)
except(socket.error,socket.gaierror):
print'ERROR:cannotreach"%s"'%HOST
return
print'***Connectedtohost"%s"'%HOST
try:
f.login()
exceptftplib.error_perm:
print'ERROR:cannotloginanonymously'
f.quit()
return
print'***Loggedinas"anonymously"'
try:
f.cwd(DIRN)
exceptftplib.error_perm:
print'ERRORLcannotCDto"%s"'%DIRN
f.quit()
return
print'***Changedto"%s"folder'%DIRN
try:
#傳一個回調函數給retrbinary()它在每接收一個二進制數據時都會被調用
f.retrbinary('RETR%s'%FILE,open(FILE,'wb').write)
exceptftplib.error_perm:
print'ERROR:cannotreadfile"%s"'%FILE
os.unlink(FILE)
else:
print'***Downloaded"%s"toCWD'%FILE
f.quit()
return
if__name__=='__main__':
main()
Ⅶ python的yield 和callback 求助
for k in ojt:
if k['url']:
print k['url']
yield Request(k['url'],callback=self.parse_item)
print len(ojt)
def parse_item(self,response):
hxs = Selector(response)
movie_name = hxs.xpath('//*[@id="content"]/h1/span[1]/text()').extract()
movie_director =hxs.xpath('//*[@id="info"]/span[1]/span[2]/a/text()').extract()
movie_writer = hxs.xpath('//*[@id="info"]/span[2]/span[2]/a/text()').extract()
在這段代碼裡面的yield執行順序我很不解，這段代碼的意思是將得到的url都輸出，但是每次輸出的時候都會將url放進yield語句的呀 為什麼沒有執行呢 就是每次輸出一條url就調用下一個函數呢 就是callback函數呢 而且輸出的len（）為什麼只執行了一次呢？
兄弟，看起來像是scrapy。
yield Request(k['url'],callback=self.parse_item)
這段話的意思大概是說，請求k['url']這個url，然後給parse_item函數做處理。
具體的不說啦。你去網路yield和callback
Ⅷ Python如何利用多核處理器
GIL 與 Python 線程的糾葛
GIL 是什麼東西？它對我們的 python 程序會產生什麼樣的影響？我們先來看一個問題。運行下面這段 python 程序，CPU 佔用率是多少？
# 請勿在工作中模仿，危險:)def dead_loop(): while True: passdead_loop()
答案是什麼呢，佔用 100％ CPU？那是單核！還得是沒有超線程的古董 CPU。在我的雙核 CPU 上，這個死循環只會吃掉我一個核的工作負荷，也就是只佔用 50％ CPU。那如何能讓它在雙核機器上佔用 100％ 的 CPU 呢？答案很容易想到，用兩個線程就行了，線程不正是並發分享 CPU 運算資源的嗎。可惜答案雖然對了，但做起來可沒那麼簡單。下面的程序在主線程之外又起了一個死循環的線程
import threadingdef dead_loop(): while True: pass# 新起一個死循環線程t = threading.Thread(target=dead_loop)t.start()# 主線程也進入死循環dead_loop()t.join()
按道理它應該能做到佔用兩個核的 CPU 資源，可是實際運行情況卻是沒有什麼改變，還是只佔了 50％ CPU 不到。這又是為什麼呢？難道 python 線程不是操作系統的原生線程？打開 system monitor 一探究竟，這個佔了 50% 的 python 進程確實是有兩個線程在跑。那這兩個死循環的線程為何不能占滿雙核 CPU 資源呢？其實幕後的黑手就是 GIL。
GIL 的迷思：痛並快樂著
GIL 的全稱為Global Interpreter Lock，意即全局解釋器鎖。在 Python 語言的主流實現 CPython 中，GIL 是一個貨真價實的全局線程鎖，在解釋器解釋執行任何 Python 代碼時，都需要先獲得這把鎖才行，在遇到 I/O 操作時會釋放這把鎖。如果是純計算的程序，沒有 I/O 操作，解釋器會每隔 100 次操作就釋放這把鎖，讓別的線程有機會執行（這個次數可以通過sys.setcheckinterval來調整）。所以雖然 CPython 的線程庫直接封裝操作系統的原生線程，但 CPython 進程做為一個整體，同一時間只會有一個獲得了 GIL 的線程在跑，其它的線程都處於等待狀態等著 GIL 的釋放。這也就解釋了我們上面的實驗結果：雖然有兩個死循環的線程，而且有兩個物理 CPU 內核，但因為 GIL 的限制，兩個線程只是做著分時切換，總的 CPU 佔用率還略低於 50％。
看起來 python 很不給力啊。GIL 直接導致 CPython 不能利用物理多核的性能加速運算。那為什麼會有這樣的設計呢？我猜想應該還是歷史遺留問題。多核 CPU 在 1990 年代還屬於類科幻，Guido van Rossum 在創造 python 的時候，也想不到他的語言有一天會被用到很可能 1000＋ 個核的 CPU 上面，一個全局鎖搞定多線程安全在那個時代應該是最簡單經濟的設計了。簡單而又能滿足需求，那就是合適的設計（對設計來說，應該只有合適與否，而沒有好與不好）。怪只怪硬體的發展實在太快了，摩爾定律給軟體業的紅利這么快就要到頭了。短短 20 年不到，代碼工人就不能指望僅僅靠升級 CPU 就能讓老軟體跑的更快了。在多核時代，編程的免費午餐沒有了。如果程序不能用並發擠干每個核的運算性能，那就意謂著會被淘汰。對軟體如此，對語言也是一樣。那 Python 的對策呢？
Python 的應對很簡單，以不變應萬變。在最新的 python 3 中依然有 GIL。之所以不去掉，原因嘛，不外以下幾點：
欲練神功，揮刀自宮：
CPython 的 GIL 本意是用來保護所有全局的解釋器和環境狀態變數的。如果去掉 GIL，就需要多個更細粒度的鎖對解釋器的眾多全局狀態進行保護。或者採用 Lock-Free 演算法。無論哪一種，要做到多線程安全都會比單使用 GIL 一個鎖要難的多。而且改動的對象還是有 20 年歷史的 CPython 代碼樹，更不論有這么多第三方的擴展也在依賴 GIL。對 Python 社區來說，這不異於揮刀自宮，重新來過。
就算自宮，也未必成功：
有位牛人曾經做了一個驗證用的 CPython，將 GIL 去掉，加入了更多的細粒度鎖。但是經過實際的測試，對單線程程序來說，這個版本有很大的性能下降，只有在利用的物理 CPU 超過一定數目後，才會比 GIL 版本的性能好。這也難怪。單線程本來就不需要什麼鎖。單就鎖管理本身來說，鎖 GIL 這個粗粒度的鎖肯定比管理眾多細粒度的鎖要快的多。而現在絕大部分的 python 程序都是單線程的。再者，從需求來說，使用 python 絕不是因為看中它的運算性能。就算能利用多核，它的性能也不可能和 C/C++ 比肩。費了大力氣把 GIL 拿掉，反而讓大部分的程序都變慢了，這不是南轅北轍嗎。
難道 Python 這么優秀的語言真的僅僅因為改動困難和意義不大就放棄多核時代了嗎？其實，不做改動最最重要的原因還在於：不用自宮，也一樣能成功！
其它神功
那除了切掉 GIL 外，果然還有方法讓 Python 在多核時代活的滋潤？讓我們回到本文最初的那個問題：如何能讓這個死循環的 Python 腳本在雙核機器上佔用 100％ 的 CPU？其實最簡單的答案應該是：運行兩個 python 死循環的程序！也就是說，用兩個分別占滿一個 CPU 內核的 python 進程來做到。確實，多進程也是利用多個 CPU 的好方法。只是進程間內存地址空間獨立，互相協同通信要比多線程麻煩很多。有感於此，Python 在 2.6 里新引入了multiprocessing這個多進程標准庫，讓多進程的 python 程序編寫簡化到類似多線程的程度，大大減輕了 GIL 帶來的不能利用多核的尷尬。
這還只是一個方法，如果不想用多進程這樣重量級的解決方案，還有個更徹底的方案，放棄 Python，改用 C/C++。當然，你也不用做的這么絕，只需要把關鍵部分用 C/C++ 寫成 Python 擴展，其它部分還是用 Python 來寫，讓 Python 的歸 Python，C 的歸 C。一般計算密集性的程序都會用 C 代碼編寫並通過擴展的方式集成到 Python 腳本里（如 NumPy 模塊）。在擴展里就完全可以用 C 創建原生線程，而且不用鎖 GIL，充分利用 CPU 的計算資源了。不過，寫 Python 擴展總是讓人覺得很復雜。好在 Python 還有另一種與 C 模塊進行互通的機制 : ctypes
利用 ctypes 繞過 GIL
ctypes 與 Python 擴展不同，它可以讓 Python 直接調用任意的 C 動態庫的導出函數。你所要做的只是用 ctypes 寫些 python 代碼即可。最酷的是，ctypes 會在調用 C 函數前釋放 GIL。所以，我們可以通過 ctypes 和 C 動態庫來讓 python 充分利用物理內核的計算能力。讓我們來實際驗證一下，這次我們用 C 寫一個死循環函數
用上面的 C 代碼編譯生成動態庫libdead_loop.so（Windows 上是dead_loop.dll）
，接著就要利用 ctypes 來在 python 里 load 這個動態庫，分別在主線程和新建線程里調用其中的DeadLoop
這回再看看 system monitor，Python 解釋器進程有兩個線程在跑，而且雙核 CPU 全被占滿了，ctypes 確實很給力！需要提醒的是，GIL 是被 ctypes 在調用 C 函數前釋放的。但是 Python 解釋器還是會在執行任意一段 Python 代碼時鎖 GIL 的。如果你使用 Python 的代碼做為 C 函數的 callback，那麼只要 Python 的 callback 方法被執行時，GIL 還是會跳出來的。比如下面的例子：
注意這里與上個例子的不同之處，這次的死循環是發生在 Python 代碼里 (DeadLoop函數) 而 C 代碼只是負責去調用這個 callback 而已。運行這個例子，你會發現 CPU 佔用率還是只有 50％ 不到。GIL 又起作用了。
其實，從上面的例子，我們還能看出 ctypes 的一個應用，那就是用 Python 寫自動化測試用例，通過 ctypes 直接調用 C 模塊的介面來對這個模塊進行黑盒測試，哪怕是有關該模塊 C 介面的多線程安全方面的測試，ctypes 也一樣能做到。
結語
雖然 CPython 的線程庫封裝了操作系統的原生線程，但卻因為 GIL 的存在導致多線程不能利用多個 CPU 內核的計算能力。好在現在 Python 有了易經筋（multiprocessing）, 吸星大法（C 語言擴展機制）和獨孤九劍（ctypes），足以應付多核時代的挑戰，GIL 切還是不切已經不重要了，不是嗎。
Ⅸ python回調函數的使用方法
python回調函數的使用方法
在計算機程序設計中，回調函數，或簡稱回調（Callback），是指通過函數參數傳遞到其它代碼的，某一塊可執行代碼的引用。這一設計允許了底層代碼調用在高層定義的子程序
有兩種類型的回調函數：
那麼，在python中如何實現回調函數呢，看代碼：
代碼如下:
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)