在Tornado中使用Tornado.concurrent进行并行网络请求

Tornado是一个基于Python的Web应用框架，它支持异步IO操作，在处理高并发请求时表现出色。Tornado还为开发者提供了Tornado.concurrent模块，用于处理并行网络请求。本文将介绍如何在Tornado中使用Tornado.concurrent来实现并行网络请求，并给出相关的代码示例。

首先，我们需要导入Tornado的相关模块：

import tornado.gen
from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient
from tornado.concurrent import Future

接下来，我们可以定义一个异步函数来处理并行网络请求。首先，我们需要创建一个AsyncHTTPClient对象，用于发起并发请求。然后，我们可以使用AsyncHTTPClient.fetch()方法发起单个异步请求。由于我们需要同时处理多个请求，我们可以使用@tornado.gen.coroutine装饰器来将该函数定义为一个协程。

@tornado.gen.coroutine
def fetch_parallel(urls):
    http_client = AsyncHTTPClient()
    responses = yield [http_client.fetch(url) for url in urls]
    raise tornado.gen.Return(responses)

在上面的代码中，fetch_parallel()函数接受一个包含多个URL的列表作为参数。然后，我们创建一个AsyncHTTPClient对象，并使用列表推导式发起多个并发请求。最后，我们使用tornado.gen.Return将响应结果返回给调用者。

现在，我们可以在一个Tornado的请求处理函数中调用fetch_parallel()函数来发起并行网络请求。在这个例子中，我们使用一个简单的HTTP请求来模拟并行网络请求。需要注意的是，由于发起多个并行请求，我们需要在处理函数中使用yield关键字将其变为协程函数。

@tornado.gen.coroutine
def handle_request():
    urls = [
        "http://www.example.com",
        "http://www.google.com",
        "http://www.github.com"
    ]
    responses = yield fetch_parallel(urls)
    for response in responses:
        print("Response:", response.effective_url)

在上面的代码中，我们定义了一个handle_request()函数，它也被装饰为一个协程函数。在handle_request()函数中，我们定义了一个包含多个URL的列表，然后使用fetch_parallel()函数发起并发请求，并将结果保存在responses变量中。最后，我们使用一个循环打印每个请求的URL。需要注意的是，我们使用了tornado.gen.coroutine修饰符来将这个函数定义为一个协程函数。

最后，我们需要使用Tornado的IOLoop来驱动这个异步过程。我们可以在主函数中创建一个IOLoop对象，并使用IOLoop.current().run_sync()方法来运行我们的异步函数。

if __name__ == '__main__':
    tornado.ioloop.IOLoop.current().run_sync(handle_request)

在以上的代码中，我们使用IOLoop.current().run_sync()方法来运行handle_request()函数。

总结起来，使用Tornado.concurrent进行并行网络请求非常简单。我们只需要使用tornado.httpclient.AsyncHTTPClient对象来发起并发请求，然后使用tornado.gen.coroutine装饰器将函数定义为一个协程函数。最后，我们使用tornado.gen.Return来返回响应结果。

以上是一个简单的示例，可以帮助你理解如何在Tornado中使用Tornado.concurrent来实现并行网络请求。在实际的应用中，你可以根据需求进行更复杂的异步操作。Tornado的并行网络请求功能可以极大地提高Web应用的性能和响应速度。