在Tornado中使用Tornado.concurrent进行分布式计算

Tornado是一个Python的Web框架，它具有异步非阻塞的特性，非常适合用于处理高并发的网络应用。Tornado.concurrent模块提供了一些用于实现并发的工具，包括分布式计算。在本文中，我们将介绍如何在Tornado中使用Tornado.concurrent进行分布式计算，并提供一个简单的示例。

在Tornado中进行分布式计算需要使用到Tornado.concurrent.Future类，它代表未来会获得的结果。Tornado.concurrent模块还提供了一个ThreadPoolExecutor类，用于在一个线程池中执行计算任务。

首先，我们需要导入相关的模块和类：

from tornado import gen
from tornado.concurrent import Future
from tornado.concurrent import run_on_executor
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

然后，我们创建一个ThreadPoolExecutor对象，指定线程池中的线程数量：

executor = ThreadPoolExecutor(4)

现在，我们可以定义一个函数，用于执行分布式计算。这个函数必须使用@gen.coroutine装饰器，以支持异步操作。我们需要使用yield关键字来等待计算结果：

@gen.coroutine
def compute():
    result = yield executor.submit(long_running_function)
    raise gen.Return(result)

在这个例子中，long_running_function是一个耗时很长的函数，我们将它提交到线程池中执行，并通过yield语句等待结果返回。然后，我们使用raise gen.Return将结果返回给调用方。

接下来，我们可以在我们的Tornado应用中使用这个分布式计算函数。首先，我们需要定义一个请求处理函数，用于处理用户发起的计算请求：

class ComputeHandler(RequestHandler):
    @gen.coroutine
    def get(self):
        result = yield compute()
        self.write("The result is: %s" % result)

在这个处理函数中，我们使用@gen.coroutine装饰器来将其转换为异步函数。通过调用compute函数来执行分布式计算，并将结果写回给用户。

最后，我们需要创建一个Tornado应用实例，并将请求处理函数映射到相应的路由：

if __name__ == '__main__':
    application = Application([
        (r"/compute", ComputeHandler),
    ])
    application.listen(8888)
    IOLoop.current().start()

在这个示例中，我们将计算请求映射到/compute路径下，用户可以通过访问http://localhost:8888/compute来发起分布式计算请求。

总结起来，通过使用Tornado.concurrent模块可以很方便地进行分布式计算。我们只需将计算任务提交到线程池中执行，并使用Tornado的异步特性来等待结果返回。这样可以避免主线程被阻塞，提高应用的响应速度。