Tornado 4.0 已经发布了很长一段时间了, 新版本广泛的应用了协程(Future)特性. 我们目前已经将 Tornado 升级到最新版本, 而且也大量的使用协程特性.
很长时间没有更新博客, 今天就简单介绍下 Tornado 协程实现原理, Tornado 的协程是基于 Python 的生成器实现的, 所以首先来回顾下生成器.
生成器
Python 的生成器可以保存执行状态 并在下次调用的时候恢复, 通过在函数体内使用 yield 关键字 来创建一个生成器, 通过内置函数 next 或生成器的 next 方法来恢复生成器的状态.
| 代码如下 | 复制代码 |
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def test(): yield 1 |
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我们调用 test 函数, 此时并不会返回结果, 而是会返回一个生成器
| 代码如下 | 复制代码 |
| >>> test() <generator object test at 0x100b3b320> |
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我们调用其 next 方法则返回 yield 关键字之后的内容.
| 代码如下 | 复制代码 |
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>>> t = test() >>> t.next() |
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如果我们接着调用 next 方法, 后面又没有 yield 关键字继续返回的话, 会抛出一个 StopIteration 异常.
yield 关键字不仅仅能从生成器内部返回状态, 同时也可以将外部信息传递到生成器内部, 通过将 yeild 关键里赋值给变量, 并调用生成器的 send 方法来将对象传递到生成器 内部. 需要注意的是生成器的开始必须调用其 next 方法, 后面 send 方法调用的同时 也会触发 next 动作. 如果没有变量接收 yield 关键字那么 send 传递的值将会 被丢弃.
| 代码如下 | 复制代码 |
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>>> def test(): a = yield print(a) |
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首先调用 next 上面函数返回的生成器将返回 None, 如果这时候直接调用 next 将 会给生成器发送 None, 如果调用 send 发送一个值, 将打印这个值并抛出 StopIteration 异常.
一个简单地协程
以上就是实现协程的所有基础, 为了加深理解, 我们这里写一个小例子, 例子我们只使用协程 开启两个甚至多个死循环, 下面就是一个极其简单地例子::
| 代码如下 | 复制代码 |
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, print_function, division, with_statement def loop1(): def loop2(): l1 = loop1() for i in range(10): |
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上面例子里 loop1 负责产生任务, loop2 负责执行任务, 主循环负责调度任务并将任务结果发回给 任务产生者.
Tornado 如何做的
我们首先看一个使用 Tornado 协程异步的例子
| 代码如下 | 复制代码 |
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, print_function, division, with_statement from tornado import gen class ActionHandler(web.RequestHandler): @gen.coroutine # ... |
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其实原理在上面简单地例子里已经讲清楚了, 我们来简单分析一遍上面的例子, 首先 Tornado 得到 ActionHandler.get 方法抛出(next)的一个任务, 然后异步的去执行任务, 当任务(网络请求)结束或 异常时 Tornado 取得事件通知然后将结果放回(send)到该方法中让该方法继续执行.
由于是异步的, 调用这个方法并不会阻塞其他任务执行.
这时候我们的方法其实就是上个例子 loop1 函数, 而 Tornado 调度并执行了其抛出的任务.
总结
Tornado 的协程异步可以让异步看起来是顺序执行的, 可以从一大串的 callback 中解脱出来.
Tornado 的协程异步并不是这三言两语能说清楚的, 其中有很复杂的封装和传递, 有兴趣可以自己 阅读源码.