Python多线程如何实现回调链 Python多线程异步编程模式解析-Python教程-PHP中文网

Python多线程如何实现回调链 Python多线程异步编程模式解析

雪夜

发布： 2025-11-05 13:23:14

原创

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多线程中实现回调链的核心是任务完成后触发下一个函数，可通过threading.Thread配合队列或concurrent.futures的Future对象实现，后者利用add_done_callback注册回调，形成链式结构，适用于I/O密集型任务且需与非异步库集成的场景。

python多线程如何实现回调链 python多线程异步编程模式解析

多线程中实现回调链的基本思路

在Python中，多线程本身并不直接支持异步回调链，但可以通过 threading.Thread 配合队列或回调函数手动构建回调机制。回调链的核心是：一个任务执行完成后，自动触发下一个函数。这在需要串行处理多个耗时操作时非常有用。

实现方式的关键点：

使用 Queue 在线程间传递结果和下一步动作
每个任务执行完后调用预设的回调函数
回调函数可以是下一个任务的入口，从而形成“链”

示例代码：

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import threading
import queue
import time
<p>def task1(callback):
print("任务1开始")
time.sleep(1)
result = "结果1"
print("任务1完成")
callback(result)</p><p>def task2(data, callback):
print(f"任务2接收: {data}")
time.sleep(1)
result = data + " -> 结果2"
print("任务2完成")
callback(result)</p><p>def task3(data):
print(f"任务3接收: {data}")
print("回调链结束")</p><h1>回调链连接</h1><p>def start_chain():
def on_task1_done(res):
task2(res, task3)</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">thread = threading.Thread(target=task1, args=(on_task1_done,))
thread.start()

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start_chain()

使用 concurrent.futures 简化回调管理

concurrent.futures 模块提供了更高级的线程控制方式，尤其是 ThreadPoolExecutor 和 Future 对象，天然支持任务完成后的回调注册。

通过 future.add_done_callback() 可以注册任务完成后的回调函数，实现清晰的回调链结构。

示例：

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from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
<p>def step1(x):
time.sleep(1)
return f"step1({x})"</p><p>def step2(future):
result = future.result()
print(f"进入 step2，输入: {result}")
time.sleep(1)
return f"step2({result})"</p><p>def step3(future):
result = future.result()
print(f"进入 step3，输入: {result}")
time.sleep(1)
print("回调链完成:", result)</p><p>def run_with_callback_chain():
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:</p><h1>第一步</h1><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">    future1 = executor.submit(step1, "init")

    # 第二步绑定到第一步完成
    future1.add_done_callback(
        lambda f: executor.submit(step2, f).add_done_callback(step3)
    )

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run_with_callback_chain()

说明：