# 掌握异步环境中的回调技术：提高你的程序效率
## 引言
在现代编程中，异步编程变得越来越重要，特别是在处理需要长时间运行的任务时，如网络请求或文件I/O操作。使用异步编程可以防止主线程被阻塞，从而提高应用程序的响应性。本篇文章将介绍如何在异步环境中使用和扩展自定义回调，帮助你在需要高效处理异步事件时充分利用回调技术。
## 主要内容
### 什么是回调
回调是一种编程模式，你可以在某一个事件发生时调用预先定义的函数。它在异步编程中尤其常见，因为它允许你处理事件完成后的结果。
### 自定义回调处理器
在Python中，通过继承一个基础回调处理器类，你可以创建自己的回调处理器。对于异步操作，我们建议扩展`AsyncCallbackHandler`以避免阻塞事件循环。
### 使用异步和同步回调处理器
在异步环境中，同时使用同步和异步回调处理器是可能的。但是，如果你在异步方法中使用同步回调处理器，则它将在`run_in_executor`中被调用。如果你的回调处理器不是线程安全的，这可能会导致问题。
### 插入和传递回调
在Python 3.10及以下版本中，当你在一个异步方法内调用其他可运行对象时，需要记住传递配置或回调，否则这些回调不会被传播到被调用的子可运行对象中。
## 代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示了如何实现和使用自定义回调处理器：
```python
import asyncio
from typing import Any, Dict, List
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.callbacks import AsyncCallbackHandler, BaseCallbackHandler
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.outputs import LLMResult
class MyCustomSyncHandler(BaseCallbackHandler):
def on_llm_new_token(self, token: str, **kwargs) -> None:
print(f"Sync handler being called in a `thread_pool_executor`: token: {token}")
class MyCustomAsyncHandler(AsyncCallbackHandler):
"""Async callback handler that can be used to handle callbacks from langchain."""
async def on_llm_start(
self, serialized: Dict[str, Any], prompts: List[str], **kwargs: Any
) -> None:
"""Run when chain starts running."""
print("zzzz....")
await asyncio.sleep(0.3)
print("Hi! I just woke up. Your llm is starting")
async def on_llm_end(self, response: LLMResult, **kwargs: Any) -> None:
"""Run when chain ends running."""
print("zzzz....")
await asyncio.sleep(0.3)
print("Hi! I just woke up. Your llm is ending")
chat = ChatAnthropic(
model="claude-3-sonnet-20240229",
max_tokens=25,
streaming=True,
callbacks=[MyCustomSyncHandler(), MyCustomAsyncHandler()],
)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
await chat.agenerate([[HumanMessage(content="Tell me a joke")]])
常见问题和解决方案
- 线程安全问题: 在多线程环境中使用同步回调时，请确保你的回调处理器是线程安全的。可以使用线程锁或专用的线程安全数据结构。
- 回调未传播: 如果在Python 3.10及以下版本中调用其他异步可运行对象时未传递回调，请确保正确传递配置或回调。
总结和进一步学习资源
异步回调可以大大提升你的应用程序的效率和响应性。通过实现和使用自定义回调处理器，你可以更好地管理异步事件。在探索和实践过程中，你可能会遇到各种挑战和细节，可以查阅以下资源以获取更深入的理解。
参考资料
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