利用Tornado.concurrent进行任务的动态调度

Tornado是一个Python的Web框架，它提供了一种方便的方式来编写非阻塞式的异步应用程序。Tornado提供了Tornado.concurrent模块，该模块可以用于动态调度任务。

Tornado.concurrent模块提供了一些工具，可以帮助我们在Tornado应用程序中执行并发任务。这些工具包括Future、Task和Coroutine。Future表示异步操作的结果，可以通过回调或者等待来获得它的结果。Task和Coroutine则用于管理并发任务的执行和调度。

下面是一个使用Tornado.concurrent进行任务动态调度的例子：

import tornado.ioloop
import tornado.web
from tornado import gen, concurrent

class TaskHandler(tornado.web.RequestHandler):
    @gen.coroutine
    def get(self):
        # 创建一个Future对象
        future = concurrent.Future()

        # 定义一个任务函数
        def task_func():
            # 模拟一个耗时的操作
            import time
            time.sleep(2)
            # 设置Future的结果
            future.set_result("Task completed")

        # 在IOLoop中执行任务函数
        tornado.ioloop.IOLoop.current().add_callback(task_func)

        # 等待Future对象完成并获取结果
        result = yield future

        self.write(result)

def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/task", TaskHandler),
    ])

if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

上面的例子中，我们创建了一个TaskHandler类，继承自tornado.web.RequestHandler。在get方法中，我们首先创建了一个Future对象，然后定义了一个名为task_func的任务函数。这个函数模拟了一个耗时的操作，然后通过set_result方法设置了Future的结果。接着，我们通过add_callback方法将任务函数添加到IOLoop的回调队列中。最后，通过yield future语句等待Future对象完成并获取结果。在完成之后，我们通过self.write方法将结果返回给客户端。

通过这种方式，我们可以在Tornado应用程序中进行任务的动态调度。可以同时执行多个任务，并在任务完成之后获取结果。这在需要进行高并发处理的应用程序中非常有用。

总结起来，Tornado.concurrent模块提供了一种方便的方式来进行任务的动态调度。通过使用Future、Task和Coroutine等工具，我们可以在Tornado应用程序中实现高效的并发处理。