本文摘自php中文网，作者coldplay.xixi，侵删。
Python教程栏目介绍Python中的Hook钩子函数
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1. 什么是Hook
经常会听到钩子函数(hook function)这个概念，最近在看目标检测开源框架mmdetection，里面也出现大量Hook的编程方式，那到底什么是hook？hook的作用是什么？
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what is hook ？钩子hook，顾名思义，可以理解是一个挂钩，作用是有需要的时候挂一个东西上去。具体的解释是：钩子函数是把我们自己实现的hook函数在某一时刻挂接到目标挂载点上。
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hook函数的作用 举个例子，hook的概念在windows桌面软件开发很常见，特别是各种事件触发的机制; 比如C++的MFC程序中，要监听鼠标左键按下的时间，MFC提供了一个onLeftKeyDown的钩子函数。很显然，MFC框架并没有为我们实现onLeftKeyDown具体的操作，只是为我们提供一个钩子，当我们需要处理的时候，只要去重写这个函数，把我们需要操作挂载在这个钩子里，如果我们不挂载，MFC事件触发机制中执行的就是空的操作。
从上面可知
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hook函数是程序中预定义好的函数，这个函数处于原有程序流程当中（暴露一个钩子出来）
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我们需要再在有流程中钩子定义的函数块中实现某个具体的细节，需要把我们的实现，挂接或者注册（register）到钩子里，使得hook函数对目标可用
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hook 是一种编程机制，和具体的语言没有直接的关系
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如果从设计模式上看，hook模式是模板方法的扩展
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钩子只有注册的时候，才会使用，所以原有程序的流程中，没有注册或挂载时，执行的是空（即没有执行任何操作）
本文用python来解释hook的实现方式，并展示在开源项目中hook的应用案例。hook函数和我们常听到另外一个名称：回调函数（callback function）功能是类似的，可以按照同种模式来理解。
2. hook实现例子
据我所知，hook函数最常使用在某种流程处理当中。这个流程往往有很多步骤。hook函数常常挂载在这些步骤中，为增加额外的一些操作，提供灵活性。
下面举一个简单的例子，这个例子的目的是实现一个通用往队列中插入内容的功能。流程步骤有2个
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需要再插入队列前，对数据进行筛选input_filter_fn
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插入队列insert_queue
classContentStash(object):
"""
content stashforonline operation
pipeline is
1. input_filter: filter some contents, nouseto user
2. insert_queue(redisorother broker): insert useful content to queue
"""
def __init__(self):
self.input_filter_fn = None
self.broker = []
def register_input_filter_hook(self, input_filter_fn):
"""
register input filterfunction, parameter is content dict
Args:
input_filter_fn: input filterfunction
Returns:
"""
self.input_filter_fn = input_filter_fn
def insert_queue(self, content):
"""
insert content to queue
Args:
content: dict
Returns:
"""
self.broker.append(content)
def input_pipeline(self, content,use=False):
"""
pipeline of inputforcontent stash
Args:
use: isuse, defaul False
content: dict
Returns:
"""
ifnotuse:
return
# input filter
ifself.input_filter_fn:
_filter = self.input_filter_fn(content)
# insert to queue
ifnot _filter:
self.insert_queue(content)
# test
## 实现一个你所需要的钩子实现：比如如果content 包含time就过滤掉，否则插入队列
def input_filter_hook(content):
"""
test input filter hook
Args:
content: dict
Returns: Noneorcontent
"""
ifcontent.get('time') is None:
return
else:
returncontent
# 原有程序
content = {'filename':'test.jpg','b64_file':"#test",'data': {"result":"cat","probility": 0.9}}
content_stash = ContentStash('audit', work_dir='')
# 挂上钩子函数， 可以有各种不同钩子函数的实现，但是要主要函数输入输出必须保持原有程序中一致，比如这里是content
content_stash.register_input_filter_hook(input_filter_hook)
# 执行流程
content_stash.input_pipeline(content)
3. hook在开源框架中的应用
3.1 keras
在深度学习训练流程中，hook函数体现的淋漓尽致。
一个训练过程（不包括数据准备），会轮询多次训练集，每次称为一个epoch，每个epoch又分为多个batch来训练。流程先后拆解成：
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开始训练
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训练一个epoch前
-
训练一个batch前
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训练一个batch后
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训练一个epoch后
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评估验证集
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结束训练
这些步骤是穿插在训练一个batch数据的过程中，这些可以理解成是钩子函数，我们可能需要在这些钩子函数中实现一些定制化的东西，比如在训练一个epoch后我们要保存下训练的模型，在结束训练时用最好的模型执行下测试集的效果等等。
keras中是通过各种回调函数来实现钩子hook功能的。这里放一个callback的父类，定制时只要继承这个父类，实现你过关注的钩子就可以了。
@keras_export('keras.callbacks.Callback')
classCallback(object):
"""Abstract baseclassused to buildnewcallbacks.
Attributes:
params: Dict. Training parameters
(eg. verbosity, batch size, number of epochs...).
model: Instance of `keras.models.Model`.
Reference of the model being trained.
The `logs` dictionary that callback methods
takeasargument will contain keysforquantities relevant to
the current batchorepoch (see method-specific docstrings).
"""
def __init__(self):
self.validation_data = None # pylint: disable=g-missing-from-attributes
self.model = None
# Whether this Callback should only run on the chief worker in a
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