通过Python的Tornado.genconvert_yielded()函数实现多任务并发处理的实现

使用Python的Tornado.gen.convert_yielded()函数可以实现多任务的并发处理。该函数可以将一个使用yield语法的生成器转换成一个Future对象，使得可以同时处理多个生成器，从而实现并发处理。

下面我们以一个简单的例子来演示如何使用Tornado.gen.convert_yielded()函数实现多任务并发处理。

假设我们有一个需要调用多个API接口的任务，我们可以使用yield语法将这些任务封装成一个生成器。然后，使用Tornado.gen.convert_yielded()函数将生成器转换成Future对象，再使用Tornado的协程机制进行并发处理。

首先，我们需要导入相关的库和模块：

import tornado.gen
import tornado.ioloop
import tornado.httpclient

然后，我们定义一个异步函数，使用yield语法调用多个API接口：

@tornado.gen.coroutine
def fetch_data(urls):
    http_client = tornado.httpclient.AsyncHTTPClient()
    result = []
    for url in urls:
        response = yield http_client.fetch(url)
        result.append(response.body)
    raise tornado.gen.Return(result)

在上面的代码中，fetch_data函数使用yield语法调用了多个API接口，并将结果存储在result列表中。

接下来，我们定义一个主函数来触发并发处理：

def main():
    urls = ['https://api.example.com/data1',
            'https://api.example.com/data2',
            'https://api.example.com/data3']
    result = tornado.gen.convert_yielded(fetch_data(urls))
    tornado.ioloop.IOLoop.current().run_sync(lambda: result)
    print(result)

在上面的代码中，我们使用convert_yielded()函数将fetch_data函数转换成一个Future对象。然后，使用Tornado的协程机制执行并发任务。最后，输出结果result。

最后，我们在程序的入口处调用主函数以启动整个程序：

if __name__ == '__main__':
    main()

当我们运行这个程序时，就可以同时调用多个API接口并并发处理它们的结果了。

总结：通过使用Tornado的gen.convert_yielded()函数，我们可以很方便地实现多任务的并发处理。这样可以提高程序的执行效率，让程序能够更好地处理并发任务。同时，使用yield语法的生成器可以让代码更加简洁和易于理解。因此，Tornado的gen.convert_yielded()函数是非常值得掌握和使用的工具。