Python Web框架Tornado的异步处理代码示例

1. What is Tornado

Tornado是一个轻量级但高性能的Python web框架，与另一个流行的Python web框架Django相比，tornado不提供操作数据库的ORM接口及严格的MVC开发模式，但可以提供基本的web server功能，故它是轻量级的；它借助non-blocking and event-driven的I/O模型（epoll或kqueue）实现了一套异步网络库，故它是高性能的。

Tornado的轻量级+高性能特性使得它特别适用于提供web api的场合，使用合理的话，其非阻塞+异步能力可以应对C10K问题。

需要特别注意的是，由于Python的GIL导致多线程总是单核执行的”特点”，tornado处理http请求时，若某个请求的后端响应有阻塞现象（如从DB或磁盘读数据导致处理时间很长），则会导致其他http请求也被block，这会严重拖累tornado在高并发场景下的性能。

幸运的是，tornado提供了异步处理请求的能力，在异步模式下，我们可以通过传入回调函数或借助tornado提供的tornado.gen.coroutine装饰器，使得tornado内部的io loop在等待当前请求响应结果的同时，仍然可以接受其它的http请求，这样就避免了某个耗时操作影响tornado的处理能力。

2. 如何在tornado框架下编写异步处理代码

Tornado官网文档给出了几个简单的异步代码示例，不过说实话，代码太过简单（都是在某个uri的handler类的get或post函数中展现了基本的异步语法），没有多大的实战意义。

在实际项目中，复杂的处理逻辑不可能都堆在get或post函数中，而是会封装在其它class中供handler类的get或post函数调用。所以，本文给出一个稍复杂的实例，旨在说明如何在其它class的函数中实现异步处理逻辑，以实现http请求异步化处理的目的。

假设现在的需求是用tornado实现一个web server，支持名为cityhotel的uri方法，当client通过http GET请求访问该uri时，web server根据query参数指定的城市，去请求存放hotel详细数据的另一个后端api，进行业务处理后返回某个连锁hotel在该城市的所有门店给client。
假设client GET请求的url格式为：http://host/api/hotel/cityhotel?city=xxx
再假设存放hotel详细数据的后端api接口为：http://hotel_backend/getCityHotels?city=xxx

根据上面的场景，由于我们用tornado实现的web server接到client的请求后，还要去另一个API接口请求基础数据，而后者在返回前，tornado会block，所以，这种场景下，tornado最好以异步方式请求那个提供基础数据的API，避免不可控的后端拖累tornado的响应性能。

根据上面描述的业务需求，下面的代码示范了如何通过异步方式处理业务处理。

模块入口文件（main.py）：

#!/bin/env pythonimport tornado.ioloopimport tornado.webimport tornado.genimport hotelcoreclass CityHotelHandler(tornado.web.RequestHandler):    @tornado.gen.coroutine    def get(self):        ## parse query params        params = {}        keys = ['city']        for key in keys:            value = self.get_query_argument(key)            params[key] = value        (status, rsp) = yield hotelcore.HotelApiHandler.get_city_hotel(params['city'])        if 200 == status:            self.set_header('content-type', 'application/json')            self.finish(rsp)        else:            self.set_status(404)            self.finish()def main():    app_inst = tornado.web.Application([        (r'/api/hotel/cityhotel', CityHotelHandler),    ], compress_response = True)    app_inst.listen(8218)    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()if '__main__' == __name__:    main()

处理业务逻辑的module封装在hotelcore.py文件中，代码如下：

#!/bin/env python#-*- encoding: utf-8 -*-import jsonfrom tornado import genfrom tornado import httpclientclass HotelApiHandler(object):    _cfg_dict = {        'api_host' : 'api.hotelbackend.com',    }    @classmethod    @gen.coroutine    def get_city_hotel(cls, city):        ret = yield cls._parallel_fetch_city_hotel(city)        raise gen.Return((200, ret))    @classmethod    @gen.coroutine    def _parallel_fetch_city_hotel(cls, city):        base_url = 'http://%s/v1/getCityHotel' % (cls._cfg_dict['api_host'])        ## hote type: 1=normal room; 2=deluxe room        hotel_type = {'normal': 1, 'deluxe': 2}        urls = []        for v in hotel_type.values():            api_url = '%s?city=%s&level=%s' % (base_url, city, v)            urls.append(api_url)        ## issue async http request        http_clt = httpclient.AsyncHTTPClient()        rsps_dict = yield dict(normal_room = http_clt.fetch(urls[0]), deluxe_room = http_clt.fetch(urls[1]))        city_hotel_info = cls._parse_city_hotel(rsps_dict, city)        ret = { }        if len(city_hotel_info):            ret['errno']  = 0            ret['errmsg'] = 'SUCCESS'            ret['data']   = city_hotel_info        else:            ret['errno']  = 1            ret['errmsg'] = 'Service Not Found at This City'            ret['data']   = ''        raise gen.Return(ret)    @classmethod    def _parse_city_hotel(cls, rsp_dict, city):        city_hotel_info = {}        for hotel_level, rsp in rsp_dict.items():            rsp_json = json.loads(rsp.body)            datas = rsp_json['data']            for city_id, city_detail in datas.items():                name = city_detail['name']                if city in name:                    city_hotel_info[hotel_level] = city_detail                    break        return city_hotel_info

对以上代码的几点补充说明：

• 编写tornado异步处理代码需要对Python的decorator语法和generator/yield语法比较熟悉
• tornado提供的装饰器@gen.coroutine表明被装饰函数是个异步处理函数，该函数的调用不会block tornado主线程
• 被@gen.coroutine装饰的函数中，需要异步执行的耗时函数用yield来调用，yield本身返回的是个generator，结合@gen.coroutine后，它返回一个tornado定义的Future类型的对象
• yield调用的函数在执行过程中，进程控制权会返给主线程，故即使该函数需要较长运行时间，tornado的主线程也可以继续处理其它请求
• 在Python 2.x版本的语法中，generator中不允许用return返回函数的返回值，必须用tornado提供的raise gen.Return(ret)达到返回的目的，这是个比较tricky的方法
• yield返回的Future对象可以通过调用body属性来获取通过yield调用的函数的返回值
• 只要结合上述几点理解了@gen.coroutine和yield在tornado异步编程中的语法意义，那么，写出复杂的异步调用代码与编写实现相同功能但tornado整体性能无法保证的同步调用代码相比，实现难度就几乎不存在了。

上面的代码很多语法细节没有展开，希望实现思路能帮助到有缘人。^_^

参考资料

1. Tornado Doc: User’s guide
2. Book: Introduction to tornado chapter 5. asynchronous web services