CAPL：回调函数

CAPL是一种程序语言，其中程序块的执行由事件控制。 这些程序块被称为事件程序。在事件程序中定义的程序代码在事件发生时执行。换句话说，事件程序就是事件函数，当事件函数关联的事件被触发时，会自动执行此事件函数函数体。事件函数也称为回调函数

事件函数的标志就是关键字on，比如：

(资料图片)

on key 表示当键盘按下小写字母a时触发此事件函数执行on message 表示当接收到消息时触发此事件函数执行on start 表示当canoe软件运行时触发此事件函数执行on sysvar 表示系统变量值发生改变时触发此事件函数执行

还有很多此类函数，你可以通过在capl文件的左侧的导航栏里右击插入不同类型的事件函数

事件函数的作用是什么？

就是在程序运行期间，可以随时监控某种事件的发生，执行对应的操作。比如你想在can总线上监测收到can消息0x11时获取can消息数据，就可以使用on message 0x11

on message 0x11
{
  byte msg_bytes[8];
  int i;
  for(i=0;i<8;i++)
  {
    msg_bytes[i] = this.byte(i);
  }
}  

那为什么把它称为回调函数呢？

可能是虽然主程序里的代码在从上往下按顺序在执行，但是在这期间只要触发事件函数的条件发生改变，就会“回头”执行事件函数。当然，主程序和事件函数是异步执行

这里有一些注意事项：

Simulation Setup仿真界面插入的Network Node网络节点，加载的capl脚本是没有主程序MainTest的

Test Modules和Test Units加载的capl脚本，是不允许使用system类型的事件函数的

Python：回调函数

python执行回调函数，是在调用某个函数时，把回调函数指针当作参数传入要调用的函数中，在函数内部调用回调函数

def OnEvent_1():
    print("callback up")

def TriggerFunc(fn):
    fn()

if __name__ == "__main__":
    TriggerFunc(OnEvent_1)

在执行TriggerFunc()时，通过传入OnEvent_1()函数指针作为参数，在TriggerFunc()函数体内部调用OnEvent_1()实现回调

所以，OnEvent_1()函数是回调函数，执行TriggerFunc()函数就可以看作触发回调函数的条件

这里有两个注意点：

函数指针是指向函数的指针变量，用函数名表示，不能有括号“()”

调用函数时函数名必须有括号“()”才能调用

capl中的事件函数，有几个特点：

函数体和触发条件定义明确无限循环监测触发条件是否触发和主函数异步执行

所以在python中想实现这些特点，可以这样：

import time
import threading

def OnEvent_1(): # 事件函数1
    print("OnEvent_1 up")

def OnEvent_2(): # 事件函数2
    print("OnEvent_2 up")

class RegistEvents(): # 全局变量，存入事件函数指针和对应的触发条件
    registEvents = {} # 存入key:value，key是事件函数指针，value是触发此事件函数的条件

def TriggerFunc(): # 异步函数，用来监测触发条件是否触发，如果触发就执行对应的函数
    currentRegistEvents = {} # 当前的事件和对应条件存入这里
    for event in RegistEvents.registEvents.keys():
        currentRegistEvents[event] = RegistEvents.registEvents[event]
    while True:
        time.sleep(0.01)
        for event in RegistEvents.registEvents.keys():
            if currentRegistEvents[event] != RegistEvents.registEvents[event]:
                event()
                currentRegistEvents[event] = RegistEvents.registEvents[event]

if __name__ == "__main__":
    RegistEvents.registEvents[OnEvent_1] = 0 # 对事件函数OnEvent_1和它的条件进行委托
    RegistEvents.registEvents[OnEvent_2] = 0 # 对事件函数OnEvent_2和它的条件进行委托
    t = threading.Thread(target = TriggerFunc) # 对监测触发条件的函数创建线程，异步执行
    t.start()
    time.sleep(1)
    RegistEvents.registEvents[OnEvent_1] = 1 # 触发条件本来是0，现在设置为1
    RegistEvents.registEvents[OnEvent_2] = 1
    time.sleep(1)
    RegistEvents.registEvents[OnEvent_1] = 2 # 触发条件本来是1，现在设置为2
    RegistEvents.registEvents[OnEvent_2] = 2

由于python中并没有像capl中那样对不同类型触发的事件函数进行定义（on key/on message等），所以这里我们可以借鉴c sharp语言中的委托，定义委托，然后注册事件，最后执行

这里用一个字典来注册（存入）事件和对应的触发条件，key是事件函数指针，value是触发条件（其实是事件函数指针关联的一个值）

为什么不是key是触发条件，value是函数指针呢？

因为事件函数的触发条件需要改变，而字典中的key写入后是无法改变的，但是value是可以改变的，所以value作为触发条件会更好

到此这篇关于如何在python中实现capl语言里的回调函数的文章就介绍到这了,更多相关python回调函数内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

关键词： 回调函数 异步执行 发生改变