回调函数 callback function

先简单理解它的功能，打个比方，有一家旅馆提供叫醒服务，但是要求旅客自己决定叫醒的方法。可以是打客房电话，也可以是派服务员去敲门，睡得死怕耽误事的，还可以要求往自己头上浇盆水。这里，“叫醒”这个行为是旅馆提供的，相当于库函数，但是叫醒的方式是由旅客决定并告诉旅馆的，也就是回调函数。而旅客告诉旅馆怎么叫醒自己的动作，也就是把回调函数传入库函数的动作，称为登记回调函数（to register a callback function）。回调函数通常和应用处于同一抽象层（因为传入什么样的回调函数是在应用级别决定的）。而回调就成了一个高层调用底层，底层再回过头来调用高层的过程。

编程分为两类：系统编程（system programming）和应用编程（application programming）。所谓系统编程，简单来说，就是编写库；而应用编程就是利用写好的各种库来编写具某种功用的程序，也就是应用。系统程序员会给自己写的库留下一些接口，即API（application programming interface，应用编程接口），以供应用程序员使用。所以在抽象层的图示里，库位于应用的底下。

当程序跑起来时，一般情况下，应用程序（application program）会时常通过API调用库里所预先备好的函数。但是有些库函数（library function）却要求应用先传给它一个函数，好在合适的时候调用，以完成目标任务。这个被传入的、后又被调用的函数就称为回调函数（callback function）。

回调机制的优势

从上面的例子可以看出，回调机制提供了非常大的灵活性。请注意，从现在开始，我们把图中的库函数改称为中间函数了，这是因为回调并不仅仅用在应用和库之间。任何时候，只要想获得类似于上面情况的灵活性，都可以利用回调。

这种灵活性是怎么实现的呢？乍看起来，回调似乎只是函数间的调用，但仔细一琢磨，可以发现两者之间的一个关键的不同：在回调中，我们利用某种方式，把回调函数像参数一样传入中间函数。可以这么理解，在传入一个回调函数之前，中间函数是不完整的。换句话说，程序可以在运行时，通过登记不同的回调函数，来决定、改变中间函数的行为。这就比简单的函数调用要灵活太多了。

Python写成的回调的简单示例：
`even.py`

#回调函数1#生成一个2k形式的偶数def double(x):    return x * 2    #回调函数2#生成一个4k形式的偶数def quadruple(x):    return x * 4

`callback_demo.py`

from even import *#中间函数#接受一个生成偶数的函数作为参数#返回一个奇数def getOddNumber(k, getEvenNumber):    return 1 + getEvenNumber(k)    #起始函数，这里是程序的主函数def main():        k = 1    #当需要生成一个2k+1形式的奇数时    i = getOddNumber(k, double)    print(i)    #当需要一个4k+1形式的奇数时    i = getOddNumber(k, quadruple)    print(i)    #当需要一个8k+1形式的奇数时    i = getOddNumber(k, lambda x: x * 8)    print(i)    if __name__ == "__main__":    main()

运行`callback_demp.py`，输出如下：

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上面的代码里，给`getOddNumber`传入不同的回调函数，它的表现也不同，这就是回调机制的优势所在。值得一提的是，上面的第三个回调函数是一个匿名函数。

回调函数种类

回调实际上有两种：阻塞式回调和延迟式回调。两者的区别在于：阻塞式回调里，回调函数的调用一定发生在起始函数返回之前；而延迟式回调里，回调函数的调用有可能是在起始函数返回之后。这里不打算对这两个概率做更深入的讨论，之所以把它们提出来，也是为了说明强调起始函数的重要性。网上的很多文章，提到这两个概念时，只是笼统地说阻塞式回调发生在主调函数返回之前，却没有明确这个主调函数到底是起始函数还是中间函数，不免让人糊涂，所以这里特意说明一下。另外还请注意，本文中所举的示例均为阻塞式回调。延迟式回调通常牵扯到多线程，例如主线程跑主业务，子线程跑回调函数即实现延迟式回调。

参考: http://www.zhihu.com/question/19801131