tornado基础入门（一）——简单了解tornado
参考：http://demo.pythoner.com/itt2zh/ch1.html
tornado是一个轻量级的web框架，是一个用python写的web服务器，它有三个最大的特点（优势）速度、简单和可扩展性。
编写tornado应用做多最多的工作就是定义一个类去继承tornado中的RequestHandler类。
来看一个例子：
# hello.py
1 import tornado.httpserver
2 import tornado.ioloop
3 import tornado.options
4 import tornado.web
5
6 from tornado.options import define, options
7 define("port", default=8000, help="run on the given port", type=int)
8
9 class IndexHandler(tornado.web.RequestHandler):
10 def get(self):
11 greeting = self.get_argument('greeting', 'Hello')
12 self.write(greeting + ', friendly user!')
13
14 if __name__ == "__main__":
15 tornado.options.parse_command_line()
16 app = tornado.web.Application(handlers=[(r"/", IndexHandler)])
17 http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
18 http_server.listen(options.port)
19 tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
这个例子编写了一个非常简单的应用。
我们可以在命令行中启动它：
python hello.py --port=8000
然后再从浏览器中打开这个应用，输入网址：
http://localhost:8000/
可以看到网页上显示：
Hello, friendly user!
" 我们在命令行输入的 ’prot' 的参数是通过第七行中的define传递的，define是tornado.options模块中的一个函数，这个模块用来读取命令行中的一些设置。例如我们在命令行中设置了它的端口prot=8888，define就匹配出它所设置的同名变量 ‘prot’ ，将它从默认值改为 ‘8888’（默认值为8000），这时我们则需要从这个网址进入“http://localhost:8888/" "
这显示的是我们代码第12行 ’write‘进的内容。
我们可以定制一下这个内容，可以看到 ’write' 的有个自定义的变量 ‘greeting' ，而这个变量的默认值为 'Hello’ ， 它是通过tornado中的内建函数 ‘ get_argument ‘ 来传递给 ’write‘ ，
所以我们来改变这个变量，从哪入手呢？ 从网址入手！
http://localhost:8000/?greeting=Hi
在 ‘？’后给变量重新赋值，这时可以发现网页上的内容变为：
Hi, friendly user!
来梳理以下这段代码的工作流程：
14 if __name__ == "__main__": 15 tornado.options.parse_command_line() 16 app = tornado.web.Application(handlers=[(r"/", IndexHandler)]) 17 http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app) 18 http_server.listen(options.port) 19 tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
1. 我们的应用真正运行起来的时 ‘15、16 ’两行，通过tornado.options模块解析命令行参数，再创建了一个tornado的Application类的实例，最重要的参数时 ‘handler’ 它来告诉tornado应该用哪个类来响应请求。
2. 后面开始，这段代码将会被反复使用，Application对象被创建，我们将其传递给tornado中的HTTPServer对象，然后使用我的命令行指定端口监听（通过options模块取出）。
3. 最后，程序准备好接受http请求后，我们创建一个tornado的IOLoop的实例。
Tornado开发技巧
Tornado框架算是很轻量级的 单线程 异步 编程框架，只是额外加了很基础的模板、HEADER、COOKIE、路由等的WEB相关的支持（都定义在web.py里），它的大部分代码是在封装nonblocking socket、epoll、event loop等基础的异步编程模块。所以，在使用tornado之前一定要先了解这个框架的定位，它不单能够用于WEB服务编程，也非常适用于需要异步编程的后台服务。
tornado框架
Tornado框架的编码水准很高，虽然不了解tornado源码不妨碍使用，但深入了解一下还是有助于提高自己的PYTHON水平的，这里有一份源码详解。
从这个框架图也能看出，tornado 完整地实现了HTTP服务器和客户端，在此基础上提供WEB服务。它可以分为四层：
- 最底层的EVENT层处理IO事件（ioloop.py 和 iostream.py，以及platform相关）；
- TCP层实现了TCP服务器，负责数据传输（tcpserver.py）；
- HTTP/HTTPS层基于HTTP协议实现了HTTP服务器和客户端（httpserver.py）；
- 最上层为WEB框架，包含了模板、认证、本地化等等WEB框架所需的功能（web.py、auth.py、template.py等）。
在TCP层使用tornado，可以从TCPServer派生，但是IO方面需要做进一步处理。示例：
class EchoServer(netutil.TCPServer):
def handle_stream(self, stream, address):
self._stream = stream
self._read_line()
def _read_line(self):
self._stream.read_until('
', self._handle_read)
def _handle_read(self, data_in):
self._stream.write('You sent: %s' % data_in)
self._read_line()
server = EchoServer()
server.listen(12345)
ioloop.IOLoop.instance().start()
在HTTP/WEB层使用tornado，可以借助Application类，也是我们常用的开发方式。示例：
application = web.Application([
(r"/", MainPageHandler),
])
server = httpserver.HTTPServer(application)
server.listen(8080)
ioloop.IOLoop.current().start()
异步
Tornado虽然是一个异步框架，但是如果使用不当很容易造成性能低下。需要理解一下服务并发量、吞吐量、响应时间这些衡量指标，异步并不能保证这些指标优秀，异步只是指任务不被线性执行。最常见的是如果你在tornado进程里执行一条耗时很长的MySQL查询操作，同样会block住整个tornado进程，而tornado是单线程框架，这意味着block住了该线程上的所有其他请求。
要用好tornado的异步能力，需要掌握内置的异步模块和celery。
web.asynchronous
装饰器 web.asynchronous 只能用在verb函数之前（即get/post/delete等），并且需要搭配tornado异步客户端使用，如httpclient.AsyncHTTPClient。加上这个装饰器后，必须在异步回调函数里显式调用RequestHandler.finish 才会结束这次 HTTP 请求。
tornado里大多的异步函数，包括web.asynchronous都会用到future特性。如果用到了内置的concurrent.Future，需要注意该类不是线程安全的。
gen模块
gen是tornado异步支持的核心模块。
装饰器 gen.coroutine 可以把web.asynchronous装饰的多个分散的异步函数调用写成coroutine的形式，回调函数的结果直接用yield返回。这种用法的优势就不赘述了，目前基本已经在各种主流语言普及了。在版本3.1之后，可以直接省略web.asynchronous改用gen.coroutine替代。
函数 gen.Task 是另外一个在coroutine里使用异步函数的辅助函数，它可以把一个带callback参数的异步调用包装起来，该异步调用传给callback函数的参数将作为yield的返回值。如果传给callback函数的是多参数，会返回一个简单的Argument对象。这里没有cencept定义理解起来可能有些费劲，下面是个示例，运行一遍有助于理解：
import tornado.web
import tornado.gen
import logging
def echo(message, callback):
callback(message, 'that is callback message')
@tornado.gen.coroutine
def test():
response = yield tornado.gen.Task(echo, 'this is first message')
logging.warn(response.args[1])
test()
如果coroutine函数需要返回，需要借助 gen.Return，类似这样： raise tornado.gen.Return(XXX)，捕捉这个异常得到返回值。
celery
上面所有的异步调用只使用到了内置的异步客户端httpclient.AsyncHTTPClient，可以参考一下，如果要自己写一个异步客户端还是比较麻烦的。比如，你的函数里包括了一个同步MySQL调用，那么不管你怎么加装饰器，还是yield返回都是没用的，因为你的MySQL调用本身是同步的。可以参考AsyncHTTPClient，借助tornado.ioloop.IOLoop封装一个异步的MySQL客户端，但成本还是很高的。
所幸我们可以借助celery项目，这是一个分布式的任务队列。tornado接到请求后，可以把所有的复杂业务逻辑处理、数据库操作以及IO等各种耗时的同步任务交给celery，由这个任务队列异步处理完后，再返回给tornado。这样只要保证tornado和celery的交互是异步的，那么整个服务是完全异步的。
Tornado和celery的交互可以借助 tcelery 这个适配器。
具体实现可以借助gen模块，这里是个示例：
@tornado.gen.coroutine
def get(self, *args, **kwargs):
response = yield tornado.gen.Task(example_task.apply_async, args=[self.request.arguments])
self.finish(response.result)
上面也说了gen.Task会给传入的example_task.apply_async添加一个callback参数，默认celery的apply_async函数是不认识这个参数的，而tcelery的功能就是对这俩做了适配，让gen.Task和apply_async无缝工作。目前tcelery应该只支持amqp backend。
开发部署
可以使用supervisord启动tornado。1
使用nginx做负载均衡，此时建议给HTTPServer传递参数 xheaders=True。2
调试
开发的时候如果想直接看到改动效果，而不是每次改完还要重新启动python进程，可以借助tornado.autoreload 模块：
python -m tornado.autoreload server.py同时给Application传递如下参数：
debug=True
autoreload=True
compiled_template_cache=False
static_hash_cache=False
serve_traceback=True
对于一些超时的调用直接打印出调用堆栈：
IOLoop.instance().set_blocking_log_threshold(0.050) # 当IOLoop阻塞50ms会打印调用栈
其他
常用工具类
tornado.options
tornado.log 有三个内置的log： access_log、app_log 和 gen_log。
sqlalchemy
tornado里使用sqlalchemy，参考手册 ORM 2.6.9 Contextual/Thread-local Sessions 这一章。保证one session one request即可。