tornado使用总结
1. 请求参数解析
- 获取请求消息体:
self.request.body - 获取请求参数(query, form-data, …):
self.get_argument("name", None) # 必须指定默认值, 不然找不到key时会触发异常 - 获取请求参数列表(query, form-data, …):
self.get_arguments("name[]") # 找不到key, 返回空列表; 不能设置默认值 - 获取请求参数object:
self.get_argument("people[name]"),self.get_arguments("people[friend][]")
2. 异步/并发
使用线程池+yield实现异步:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import tornado
from tornado.concurrent import run_on_executor
from tornado.web import RequestHandler
import time
class SimpleAsyncServer(RequestHandler):
def __init__(self, application, request, **kwargs):
super(SimpleAsyncServer, self).__init__(application, request, **kwargs)
self.executor = ThreadPoolExecutor(10)
@tornado.gen.coroutine
def get(self, ):
print("on get...")
result = yield self._do_something()
self.write(result)
@run_on_executor
def _do_something(self, ):
"""
模拟耗时操作
:return:
"""
time.sleep(5)
return {"msg": "OK"}
3. 先响应再执行后续操作
处理一个请求时, 可以显式调用self.finish(), 向客户端返回响应, 接着在服务端继续处理剩下的记录日志等业务.
如:
def post(self, ):
# 写入响应内容
self.write({"code": 200, "msg": "OK"})
# 返回响应: 客户端能拿到结果
self.finish()
# 处理剩下的业务
self.logger.info("logging request...")
time.sleep(60)
self.logger.info("done!")
4. 返回响应
返回json
返回json结果, 最简单的方法是直接把dict传给self.write(dict_obj), self.write会在内部将响应内容转为str, 并设置header.
实际使用的过程中, 遇到过客户端解析结果, 因为单/双引号问题, 导致json解析错误. 为降低风险, 直接这样调用:
self.set_header("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")
self.write(json.dumps(result))
返回二进制数据
有时候为了方便测试, 会在响应中直接返回二进制内容.
如服务端直接返回pickle序列化后的数据:
self.write(pickle.dumps(data))
客户端可以这样解析:
import pickle
import requests
response = requests.post(xxx)
data = pickle.loads(response.content) # object
5. 压缩数据
app = tornado.web.Application([
(r'/file', FileUploadHandler),
],
compress_response=True,
)
app.listen(8080)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()