1. 异步 I/O：
Tornado 使用异步 I/O 模型，它基于 Python 的 asyncio 模块提供了对异步编程的支持。通过使用异步 I/O，Tornado 能够在等待 I/O 操作完成的同时执行其他任务，而不会阻塞整个应用程序。这种设计使得 Tornado 可以轻松处理大量并发请求，而不会占用过多的系统资源。
在 Tornado 中，你可以使用 async def 定义异步函数，并在需要时使用 await 关键字等待异步操作的完成。以下是一个简单的异步处理器的例子：
import tornado.ioloop
import tornado.web
class AsyncHandler(tornado.web.RequestHandler):
async def get(self):
result = await self.some_async_method()
self.write(f"Async request completed! Result: {result}")
async def some_async_method(self):
# 模拟异步操作
await tornado.ioloop.IOLoop.current().run_in_executor(None, time.sleep, 2)
return "Async result"
def make_app():
return tornado.web.Application([
(r"/async", AsyncHandler),
])
if __name__ == "__main__":
app = make_app()
app.listen(8888)
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
在这个例子中，some_async_method 使用 await 等待一个异步操作，而 AsyncHandler 中的 get 方法也是异步的。
2. 非阻塞 I/O：
Tornado 使用非阻塞的 I/O 操作，这意味着它能够在等待数据读取或写入时执行其他任务，而不会阻塞整个应用程序。在 Tornado 中，这是通过异步非阻塞的事件循环实现的，允许应用程序同时处理多个连接。
下面是一个简单的非阻塞 I/O 的例子：
import tornado.ioloop
import tornado.web
class NonBlockingHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.write("Non-blocking I/O")
def make_app():
return tornado.web.Application([
(r"/non-blocking", NonBlockingHandler),
])
if __name__ == "__main__":
app = make_app()
app.listen(8888)
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
在这个例子中，NonBlockingHandler 处理器中的 get 方法是非阻塞的，不会阻塞整个事件循环。
通过结合异步和非阻塞 I/O，Tornado 能够实现高性能、高并发的网络应用程序，适用于需要处理大量连接的实时 Web 应用、聊天服务器等场景。在实际应用中，你可以利用 Tornado 提供的异步和非阻塞特性，构建出性能卓越的网络应用。
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