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如何在Python/Tornado中调用带有run_in_executor方法的异步函数?

在Python/Tornado中调用带有run_in_executor方法的异步函数可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的模块和类:
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import tornado.ioloop
import tornado.web
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
  1. 创建一个线程池执行器:
代码语言:txt
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executor = ThreadPoolExecutor()
  1. 定义一个异步函数,使用run_in_executor方法来运行耗时的操作:
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async def async_function():
    # 执行耗时的操作
    result = await tornado.ioloop.IOLoop.current().run_in_executor(executor, blocking_function)
    # 处理结果
    return result
  1. 创建一个Tornado的RequestHandler类,用于处理请求:
代码语言:txt
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class MyHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self):
        result = await async_function()
        self.write(result)
  1. 创建一个Tornado的Application实例,并将请求路由到对应的Handler:
代码语言:txt
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app = tornado.web.Application([
    (r"/", MyHandler),
])
  1. 启动Tornado的事件循环:
代码语言:txt
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if __name__ == "__main__":
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

这样,在Python/Tornado中就可以调用带有run_in_executor方法的异步函数了。当请求到达时,Tornado会将请求分发给对应的Handler,Handler中的异步函数会在线程池中执行耗时的操作,并将结果返回给客户端。

这种方法的优势在于可以避免阻塞Tornado的事件循环,提高系统的并发能力。适用场景包括需要执行耗时操作的Web应用程序,如文件上传、图像处理、数据库查询等。

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