Callback-Funktionen machen Sinn, wenn Daten in einer Schleife verarbeitet werden und sind eine hervorragende Methode um generische, d.h. wiederverwendbare Klassen zu schreiben. Individueller Code wird dann elegant in Callbacks ausgelagert.
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Python Callbacks: Ein einfaches Beispiel
Die folgende Klasse liest eine CSV-Datei und gibt diverse Adressdaten im Terminal aus:
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import csv class CSVProcessor: def run(self, f): with open(f, 'r') as file: reader = csv.DictReader(file) for row in reader: print(row['Name'], row['Vorname'], row['Email']) if __name__ == '__main__': p = CSVProcessor() p.run('file.csv') |
Inhalt von file.csv:
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"Vorname","Name","Email" "Harald","Schneider","h_schneider@domain.com" |
Problem: Die Klasse kann leider nur für Adressdaten verwendet werden, da die Felder Name, Vorname, EMail individuell sind.
Für Produkt-Daten müsste dann eine extra Klasse geschrieben werden.
Mit wenigen Änderungen kann daraus eine generische Klasse gemacht werden:
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import csv class CSVProcessor: def run(self, f, callback): with open(f, 'r') as file: reader = csv.DictReader(file) for row in reader: callback(row) if __name__ == '__main__': def printFields(row): print(row['Name'], row['Vorname'], row['Email']) p = CSVProcessor() p.run('file.csv', printFields) |
Integration der Callback-Funktion: Die Anpassungen im Detail
- Die Methode run() erhält als zusätzlichen Parameter die Adresse unserer Callback-Funktion.
Der Parameter heisst in unserem Fall callback. Der Name könnte auch beliebig anders gewählt werden. - Aus der Adresse der Callback-Funktion wird wieder ein Funktionsaufruf, indem wir die Klammern samt Parameter hinzufügen:
callback(row). - In __main__ definieren wir unsere Callback-Funktion namens printFields().
- Die Adresse von printFields() übergeben wird dann in der letzten Zeile an die run-Methode der Klasse:
p.run(‘products.csv’, printFields)
Für Produkt-Daten schaut der Aufruf dann wie folgt aus:
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def printFields(row): print(row['SKU'], row['Produkt'], row['Preis']) p = CSVProcessor() p.run('products.csv', printFields) |
Inhalt von products.csv:
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"SKU","Produkt","Preis" "MBP-1","MacBook Pro","2500.00" |
Wie Du siehst, wird nur die Callback-Funktion geändert und unser generic CSVProcessor übernimmt den Rest.
Optionale Callback-Funktionen
Machmal macht es Sinn eine Callback-Funktion optional zu machen. Wir benötigen dann eine Möglichkeit, in der Klasse zu testen, ob eine Callback-Funktion übergeben wurde oder nicht. Hierfür gibt es in Python eine Funktion namens callable(variable). Ist die übergebene Variabel die Adresse eine ausführbare Funktion, liefert callable() True, ansonsten False:
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import csv class CSVProcessor: def run(self, f, callback=None): if callable(callback): with open(f, 'r') as file: reader = csv.DictReader(file) for row in reader: callback(row) else: print("Keine Daten.") if __name__ == '__main__': def printFields(row): print(row['SKU'], row['Produkt'], row['Preis']) p = CSVProcessor() p.run('products.csv', printFields) |
Der Parameter callback in der run-Methode hat den Default-Wert None, wenn keine Callback-Funktion übergeben wurde.
callable(callback) liefert dann False.
