利用Python的Tornado.genconvert_yielded()函数实现异步任务的等待与处理

Python的Tornado库提供了一个非常方便的功能，用于处理异步任务的等待和处理。这个功能可以通过Tornado.gen中的convert_yielded()函数实现。

convert_yielded()函数可以将普通的生成器对象转换为一个可以在Tornado框架中使用的异步任务对象。这个函数接受一个生成器对象作为参数，并返回一个Future对象。

下面是一个使用例子，展示了如何使用convert_yielded()函数实现异步任务的等待和处理：

import tornado.ioloop
from tornado.gen import convert_yielded, Task

# 模拟一个异步任务
@convert_yielded
def simulated_async_task():
    # 等待1秒钟
    yield tornado.gen.sleep(1)
    # 返回一个结果
    raise tornado.gen.Return("Async task completed")

# 异步任务的回调函数
def callback(result):
    print(result)

# 创建一个异步任务对象
async_task = simulated_async_task()

# 调用异步任务，并传入回调函数
Task(async_task, callback)

# 启动Tornado IOLoop
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

在这个例子中，我们定义了一个名为simulated_async_task()的异步任务函数。这个函数使用convert_yielded()装饰器，将其转换为一个可以在Tornado框架中使用的异步任务对象。

在这个异步任务中，我们使用了tornado.gen.sleep()函数来模拟一个异步操作，等待1秒钟。然后通过raise tornado.gen.Return()返回一个结果。

在主程序中，我们创建了一个异步任务对象async_task，并通过Task()函数调用这个异步任务，并传入一个回调函数callback。当异步任务执行完成后，回调函数会被自动调用，并传入异步任务的结果作为参数。

最后，我们启动Tornado的IOLoop，以便事件循环可以执行异步任务并调用回调函数。

通过这种方式，我们可以很方便地在Tornado框架中处理异步任务的等待和处理。