Python Tornado異步編程教程

Python很多框架都是同步阻塞框架，比如Django以及Flask等，這對高并發要求不太高的企業是合適的，但是一旦公司面臨的請求是數以萬計的，那么以上框架就顯得力不從心，必須搭配Nginx等web server才能扛住一定的流量，那有沒有一個框架本身可以提供異步編程并且同時提供類似Nginx這樣的工作呢？答案是有的，那就是Tornado！

2. Tornado異步編程示例
import asyncio
import tornado.web

class asyncIndexHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self): # 協稱 但是里面邏輯可以按照同步方式去寫就行
        self.write("hello world")
        self.finish()

if __name__ == "__main__":
    app = tornado.web.Application(handlers=[
        (r"/async", asyncIndexHandler)
    ], settings={"debug": True})
    http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
    http_server.listen(8000)
    # tornado.ioloop.IOLoop.instance().start() //tornado本身的事件循環機制
    asyncio.get_event_loop().run_forever() # 利用asyncio的事件循環機制
我們看到這里本來可以使用tornado本身的事件循環機制的，但是因為一旦使用了它，那么許多基于asyncio的第三方包可能用不了，比如aioredis，aiohttp以及aiomysql等，所以我們這里使用asyncio的事件循環機制。

3. tornado高效原因
底層采用異步非阻塞io
tornado對socket的使用，都是非阻塞io，從下往上跟我們傳統的編程都是不一樣的，所以在我們沒有理解透的時候，去使用tornado會踏入很多誤區，我們傳統的編程，將我們很多耗時的操作，是直接拋給我們線程去操作的，這個線程如果由我們程序員自己去調度是非常麻煩的，但是因為操作系統本身已經提供了對線程的調度，所以我們在使用線程的時候，使用難度都已經降低了不少，這才使得我們多線程使用起來是比較簡單的，但是協程的話，操作系統是不提供的，所以協程的調度，就需要我們程序員自己來完成，一般現在都是框架來完成的，像我們Python3實現的asyncio，就是完成了協程的調度，所以我們需要去了解協程的調度，這樣才能寫出高效優秀的代碼。

基于epoll事件循環
這也是最核心的一個功能，像我們Nginx它并發的原理，底層也是epoll事件循環，當然這里的epoll是Linux下的epoll，Windows是select，這也就是為什么Nginx是部署在Linux系統，為什么現在服務器都是Linux系統的原因。

協程提高了代碼的可讀性
協程是一步一步發展而來的，這個我們之前講過，從最開始的時候，為解決我們線程并發，采用了回調的模式，但是回調模式可讀性差(回調地獄)，我們也就一步步發現了協程的模式，以同步的模式去寫異步的代碼，這樣寫代碼效率反而增加了，必須點贊。

4. 小結
Tornado本身有很多值得我們去探究的技術原理，但是由于篇幅有限，我只能講解下它與asyncio以及Python原生協稱的配合使用，這也與我們異步編程課程安排相關，所以不會涉及到很多Tornado的相關知識，大家下去自行研究。另外我們的技術在企業中是以框架為基礎展開的，所以學好異步框架是非常有必要的。

后期會出一個基于Tornado的異步高性能框架，只需要三四行就能寫出優雅的接口，我們拭目以待吧。

以上就是“Python Tornado異步編程教程”的詳細內容，想要了解更多Python教程歡迎持續關注編程學習網。