Question

我想得到你的设计建议。我有一个控制温度的烤箱，我正在做一些与温度有关的测量。我基本上是设定温度，测量一些东西然后继续前进。

我想出了两个简化的设计，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)

第二种设计是基于发电机的设计

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)

我正在倾向于第二种设计，但我对你的建议感兴趣。如果有更好的方法，请不要犹豫告诉我。

Answer 1

@ P3trus。我最近在StackExchange的CodeReview上回答了一个非常类似的Python“yield vs. callback”问题。如果您想阅读here's a link，但我会总结一下：

有三种常用模式用于解决“报告反馈”要求：

yield
回调函数
内联，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。

如果你使用Python的yield，请确保你理解可迭代和生成器，因为有几种语言实现了yield关键字，但是如果你有例子，那么可能会有一些微妙的实现差异。习惯了C＃的yield。这里是a reference - 它很微妙但值得一读。本质上，在Python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变量，捕获迭代到那一点，但您可能想也可能不希望这样做。不要让那吓到你; yield很好。

回调确实有一个很好的优势，它们允许返回到调用者（在模型或计算代码中），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和，如果你使用yield，它可以让沟通变得更加困难。或者可能不是。总会有办法的。：）

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，这可能表示用户想要中止处理，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执行温度报告工作，但也可以听取用户收集的内容，例如：

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

希望这有帮助。

Answer 2

如果你每次拨打t偶尔会step_temperature做不同的事情，（就像你说的那样，以及一些结果，你会做一件事，而另一些你做另一件事），你想要发电机版本。如果每次调用step_temperature，你想要对每个项目做同样的事情，并且之间没有不同的计算，我会使用回调版本。这样，使用您的代码的任何人都不必知道何时调用t的处理函数。

回调与基于发电机的设计

2 个答案: