Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

--- modul:m323:learningunits:lu03:callbacks [2024/09/11 09:06] – [Asynchron Programmieren in Python] kmaurizi
+++ modul:m323:learningunits:lu03:callbacks [2026/09/08 08:34] (aktuell) – Animation zur Umkehrung der Kontrolle eingebettet admin
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 Callback Funktionen sind eine klassische Anwendung von First-Class- und Higher-Order-Functions.
+===== Animation: das Konzept hinter Callbacks =====
+Der erste Tab zeigt das Muster ohne jedes Framework: Ihre Funktion weiss, **was** geschehen soll, die fremde Funktion bestimmt, **wann** und **wie oft**. Man sieht die Übergabe nach unten und den Rückruf nach oben – und dass ein anderer Callback das Verhalten ändert, ohne dass am fremden Code etwas angepasst wird. Die beiden weiteren Tabs zeigen dasselbe Muster in echt: beim Button-Klick (samt dem Klammernfehler weiter unten) und beim nebenläufigen Warten.
+{{url>https://templates-python.github.io/m323_html/lu03/callbacks.html 100%,880px noborder|Animation: Callbacks, wer ruft wen und wann}}
 ===== Callbacks in der GUI Programmierung =====
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 In diesem Beispiel ist ''on_button_click'' der Callback, der aufgerufen wird, wenn der Benutzer auf den Button klickt.
+<WRAP center round tip 60%>
+Achten Sie auf ''command=on_button_click'' – **ohne Klammern**. Die Funktion wird hier nicht aufgerufen, sondern nur //übergeben//. Mit ''command=on_button_click()'' würde die Funktion sofort beim Erstellen des Buttons einmal ausgeführt und dem Button anschliessend ihr Rückgabewert ''None'' übergeben – der Button täte danach beim Klicken gar nichts. Das ist einer der häufigsten Anfängerfehler in der GUI-Programmierung.
+Die beiden letzten Schritte im zweiten Tab der Animation oben zeigen genau diesen Fall.
+</WRAP>
 ==== Fazit ====
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 ===== Callbacks in der Asynchronen Programmierung =====
+<WRAP center round info 60%>
+Wir werden das asynchrone Programmieren nicht vertiefen am BZZ. Dies dürfen Sie dann an der Fachhochschule 😉
+</WRAP>
 Asynchrone Programmierung ist ein Ansatz, bei dem Operationen ausgeführt werden können, ohne den Ablauf des gesamten Programms zu blockieren. Ein häufiges Szenario für asynchrone Aufrufe sind Netzwerkanfragen, z. B. API-Aufrufe, bei denen nicht vorhersehbar ist, wie lange sie dauern werden.
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   * **''await''**: Das Schlüsselwort ''await'' wird verwendet, um das Ergebnis einer asynchronen Operation abzurufen. Es kann nur innerhalb einer ''async''-Funktion verwendet werden.
-=== Beispiele ===
-== Einfaches Beispiel mit sleep()==
+=== Beispiel: Parallele Ausführung von Aufgaben ===
+Eine der Hauptvorteile von asynchroner Programmierung ist die Fähigkeit, mehrere Aufgaben parallel auszuführen, insbesondere wenn es um Aufgaben geht, die auf externe Ressourcen warten, wie z.B. Netzwerkanfragen.
-Ein einfaches Beispiel für die Verwendung von ''async'' und ''await'':
+<code python>
+import asyncio
+async def task_1():
+    print('Task 1 gestartet')
+    await asyncio.sleep(2)
+    print('Task 1 abgeschlossen')
+async def task_2():
+    print('Task 2 gestartet')
+    await asyncio.sleep(3)
+    print('Task 2 abgeschlossen')
+async def main():
+    await asyncio.gather(task_1(), task_2())
+if __name__ == '__main__':
+    asyncio.run(main())
+</code>
+Die Ausgabe zeigt, worum es geht – **beide** Tasks starten, bevor einer davon fertig ist:
+<code>
+Task 1 gestartet
+Task 2 gestartet
+Task 1 abgeschlossen      (nach 2 Sekunden)
+Task 2 abgeschlossen      (nach 3 Sekunden)
+</code>
+Das ganze Programm dauert 3 Sekunden statt 5, weil die beiden Wartezeiten sich überlappen. Der dritte Tab der Animation oben zeigt diesen Ablauf auf einer Zeitachse, mit der sequenziellen Variante als Vergleich.
+=== Beispiel: Asynchrone Dateioperation ===
+In diesem Beispiel zeigen wir, wie Dateioperationen asynchron ablaufen können. Das Beispiel liest den Inhalt von zwei Dateien asynchron.
 <code python>
+import aiofiles
 import asyncio
-async def say_hello():
+async def read_file(file_name):
-    print("Hallo")
+    async with aiofiles.open(file_name, 'r') as file:
-    await asyncio.sleep(1)
+        contents = await file.read()
-    print("Welt")
+        print(f'Inhalt von {file_name}: {contents}')
+async def main():
+    await asyncio.gather(
+        read_file('file1.txt'),
+        read_file('file2.txt')
+    )
 if __name__ == '__main__':
-    asyncio.run(say_hello())
+    asyncio.run(main())
 </code>
-In diesem Beispiel wird die Funktion ''say_hello'' mit dem Schlüsselwort ''async'' definiert, was bedeutet, dass sie asynchron ist. Innerhalb dieser Funktion wird ''await'' verwendet, um die Ausführung für eine Sekunde zu pausieren, bevor ''Welt'' gedruckt wird.
+=== Beispiel: API-Call mit Zeitüberschreitung ===
-== Beispiel mit API-Call ==
+Ein häufiges Problem bei Netzwerkanfragen ist die Notwendigkeit, eine maximale Wartezeit festzulegen. Dies kann durch die Verwendung von Timeout-Parametern und asynchroner Programmierung gelöst werden.
-Dieses Beispiel ruft Daten von einer Dummy-API ab und verwendet ''async'' und ''await''. Um asynchrone HTTP-Anfragen in Python durchzuführen, können Sie die ''httpx''-Bibliothek verwenden. Dies ist eine moderne HTTP-Client-Bibliothek, die sowohl synchronen als auch asynchronen Code unterstützt.
+Der Mock-Server antwortet erst nach 3 Sekunden (''mocky-delay=3000ms''), zugelassen sind aber nur 2 Sekunden (''timeout=2''). Dadurch wird der Fehlerzweig tatsächlich erreicht.
 <code python>
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 async def fetch_data():
     async with httpx.AsyncClient() as client:
-        response = await client.get('https://run.mocky.io/v3/685db531-06e7-4d66-bbf6-99de9f2feab3?mocky-delay=3000ms')
+        try:
-        return response
+            response = await client.get('https://run.mocky.io/v3/685db531-06e7-4d66-bbf6-99de9f2feab3?mocky-delay=3000ms', timeout=2)
+            print(response.text)
+        except httpx.RequestError as exc:
+            print(f'An error occurred while requesting data: {type(exc).__name__}')
+            # Ausgabe: An error occurred while requesting data: ReadTimeout
 async def main():
-    result = await fetch_data()
+    await fetch_data()
-    print(result)
 if __name__ == '__main__':
     asyncio.run(main())
+</code>
+<WRAP center round tip 60%>
+Zwei Details, die leicht übersehen werden:
+  * ''httpx.RequestError'' ist die Oberklasse aller Anfragefehler – ''ReadTimeout'' gehört dazu und wird von diesem ''except'' mitgefangen.
+  * Bei einem Timeout ist ''str(exc)'' **leer**. Ein ''print(f''...: {exc}'')'' würde also eine abgeschnittene Meldung ohne jeden Hinweis ergeben. Deshalb wird hier ''type(exc).__name__'' ausgegeben.
+Setzt man ''timeout=5'', kommt die Antwort nach 3 Sekunden regulär an und der ''except''-Zweig wird nie erreicht.
+</WRAP>
+=== Beispiel: Daten von mehreren APIs gleichzeitig abrufen ===
+Hier zeigen wir, wie mehrere API-Aufrufe parallel ablaufen können, um die Effizienz zu verbessern.
+<code python>
+import httpx
+import asyncio
+async def fetch_data(url):
+    async with httpx.AsyncClient() as client:
+        response = await client.get(url)
+        return response.text
+async def main():
+    urls = [
+        'https://run.mocky.io/v3/685db531-06e7-4d66-bbf6-99de9f2feab3?mocky-delay=3000ms',
+        'https://run.mocky.io/v3/685db531-06e7-4d66-bbf6-99de9f2feab3?mocky-delay=2000ms'
+    ]
+    results = await asyncio.gather(*(fetch_data(url) for url in urls))
+    for result in results:
+        print(result)
+if __name__ == '__main__':
+    asyncio.run(main())
 </code>
+Diese Beispiele zeigen verschiedene nützliche Anwendungsfälle für die asynchrone Programmierung in Python. Besonders bei I/O-intensiven Aufgaben hilft sie, die Blockierung des Programms zu vermeiden und die Gesamtleistung zu verbessern.
 ----
-{{tag>M323-LU03}}
+{{tag>M323-LU03 M323-C2I M323-C2A}}
 [[https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ch/|{{https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png}}]] (c) Kevin Maurizi