使用Tornado.concurrent实现并发编程

Tornado是一个Python Web框架，它是基于非阻塞I/O事件循环的，可以实现高性能的异步编程。在Tornado中，并发编程是通过Tornado.concurrent模块来实现的。Tornado.concurrent模块提供了一些工具和类，用于管理和协调并发任务。

下面是一个使用Tornado.concurrent模块实现并发编程的示例：

import time
from tornado import gen
from tornado.concurrent import Future
from tornado.ioloop import IOLoop


# 模拟一个耗时的任务
def long_running_task():
    time.sleep(5)
    return "Task completed"


# 使用Tornado.concurrent.Future实现异步调用
@gen.coroutine
def perform_task():
    future = Future()

    def task_done(f):
        future.set_result(f.result())
        # 或者使用future.set_exception(f.exception())

    # 在IOLoop中执行耗时任务
    IOLoop.current().run_in_executor(None, lambda: long_running_task()).add_done_callback(task_done)

    # 返回Future对象
    raise gen.Return(future)


@gen.coroutine
def main_task():
    futures = [perform_task() for _ in range(10)]

    # 使用yield等待所有任务完成
    results = yield futures

    # 处理任务结果
    for result in results:
        print(result)


if __name__ == "__main__":
    # 创建IOLoop并运行主任务
    IOLoop.current().run_sync(main_task)

在上述示例中，首先定义了一个耗时的任务long_running_task，它使用time.sleep模拟了一个耗时5秒的任务。然后，使用Tornado.concurrent.Future类创建了一个Future对象，在异步任务完成时将结果设置到这个Future对象中。

在perform_task函数中，使用Tornado.concurrent.Future类创建了一个Future对象future，然后在IOLoop中使用run_in_executor方法来执行耗时任务long_running_task。在任务完成时，通过add_done_callback方法注册一个回调函数task_done，将任务结果设置到future对象中。

在task_done函数中，调用future.set_result方法将任务结果设置到future对象中。这样，当任务完成后，通过调用future.result()方法就可以获取到任务的结果。

在main_task函数中，创建了多个perform_task的协程对象，并且使用yield关键字等待所有的协程对象完成。当所有的协程对象完成后，可以通过yield返回结果列表results，然后遍历results打印每个任务的结果。

最后，在if __name__ == "__main__"代码块中，创建了一个IOLoop对象，并使用run_sync方法运行主任务main_task。run_sync方法会启动IOLoop，并等待主任务完成。

通过使用Tornado.concurrent模块，我们可以方便地实现异步调用和并发编程。这样可以提高程序的性能和响应能力，特别是在处理大量IO密集型任务时。