tornado入门看这一篇足以

文章来源blog

建议去原文看，这排版不是太好

1.简介

Tornado是一个python语言的web服务框架，它是基于社交聚合网站FriendFeed的实时信息服务开发而来的。

2007年由4名Google前软件工程师一起创办了FriendFeed，旨在使用户能够方便地跟踪好友在Facebook和Twitter等多个社交网站上的活动。结果两年后，Facebook宣布收购FriendFeed

Tornado使FriendFeed使用的可扩展的非阻塞Web服务器及其相关工具的开源版本，这个Web框架看起来有些像web.py或 Google的webapp，不过为了更加有效地利用非阻塞服务器环境，Tornado这个Web框架还包含了一些相关的有用工具和优化。

与其他web框架一些区别

• 非阻塞式的服务器

速度相当快，使用了epoll非阻塞的方式，每秒可以处理数以千计的连接。

• 单进程单线程异步IO的网络模型

特点

• 轻量级Web框架
• 异步非阻塞IO处理方式(epoll)

单进程单线程异步IO的网络模式, epoll的异步网络IO

• 出色的抗负载能力
• 不依赖多进程或多线程(协程机制)
• WSGI全栈替代产品

WSGI把应用（Application）和服务器（Server）结合起来，Tornado既可以是WSGI应用也可以是WSGI服务。
既是WebServer也是WebFramework

• 支持长连接
• AysncIo
• http异步客户端AsyncHttpClient

常用tornado参考doc

• tornado官网文档
• tornado中文文档
• tornado书籍

2.架构

可以先跳过架构这块介绍，到安装使用。（使用过了tornado，再来看整体架构就清晰容易多了）

2-1.分层

Tornado不仅仅是一个Web框架，它完整地实现了HTTP服务器和客户端，再此基础上提供了Web服务，它可分为四层：

• Web框架：最上层，包括处理器、模板、数据库连接、认证、本地化等Web框架所需功能。
• HTTP/HTTPS层：基于HTTP协议实现了HTTP服务器和客户端
• TCP层：实现TCP服务器负责数据传输
• Event层：最底层、处理IO事件

注意颜色分层

• httpserver: 服务于web模块的一个简单的HTTP服务器的实现

Tornado的HTTPConnection类用来处理HTTP请求，包括读取HTTP请求头、读取POST传递的数据，调用用户自定义的处理方法，以及把响应数据写给客户端的socket。

• iostream: 对非阻塞式的socket的封装以便于常见读写操作

为了在处理请求时实现对socket的异步读写，Tornado实现了IOStream类用来处理socket的异步读写。

• ioloop 核心的I/O循环

Tornado为了实现高并发和高性能，使用了一个IOLoop事件循环来处理socket的读写事件，IOLoop事件循环是基于Linux的epoll模型，可以高效地响应网络事件，这是Tornado高效的基础保证。

2-2.模块

Tornado是一个轻量级框架，它的模块不多最重要的模块是web，web模块包含了Tornado大部分主要功能的Web框架，其他模块都是工具性质的，以便让Web模块更加有用。

Core Web Framework 核心Web框架

• tornado.web 包括Web框架大部分主要功能，包括RequestHandler和Application类。
• tornado.httpserver一个无阻塞HTTP服务器的实现
• tornado.template模板系统
• tornado.escape HTML、JSON、URLs等编码解码和字符串操作
• tornado.locale国际化支持

Asynchronous Networking 异步网络底层模块

• tornado.ioloop 核心IO循环
• tornado.iostream对非阻塞的Socket的简单封装以方便常用读写操作
• tornado.httpclient无阻塞的HTTP服务器实现
• tornado.netutil网络应用的实现主要是TCPServer类

Integration With Other Services 系统集成服务

• tornado.auth 使用OpenId和OAuth进行第三方登录
• tornado.databaseMySQL服务端封装
• tornado.platform.twisted在Tornado上运行Twisted实现的代码
• tornado.websocket实现和浏览器的双向通信
• tornado.wsgi其他Python网络框架或服务器的相互操作

Utilities 应用模块

• tornado.autoload产生环境中自动检查代码更新
• tornado.gen基于生成器的接口，使用该模块 保证代码异步运行。
• tornado.httputil分析HTTP请求内容
• tornado.options解析终端参数
• tornado.process多进程实现的封装
• tornado.stack_context异步环境中对回调函数上下文保存、异常处理
• tornado.testing单元测试

2-3.请求流程

注意请求和返回的流程（颜色区别，以IO Loop为起点）

3.安装

注意版本Tornado和python的版本：

• Tornado4.3 可以运行在Python2.6、2.7、3.2+
• Tornado6.0需要Python3.5.2+

3-1.python环境安装

python环境可以分为本地环境、虚拟环境、远程环境

• 本地环境

本机安装个python，然后配置下环境变量。

• 虚拟环境

借用一些软件(比如：Anaconda、Virtualenv/Virtualenvwrapper)，安装虚拟环境，可以达到隔离效果，多个python在一台机器上也不会冲突

• 远程环境

非本机，一台远程机器上python环境

我使用的是Anaconda，如何使用和安装可以参照这篇blog。 python环境安装

至于virtualenv和本机安装环境，自行用搜索引擎解决下

• python虚拟环境 Virtualenv及Virtualenvwrapper

3-2.开发工具

主流的python开发工具

• pycharm
• vscode
• eclipse

我使用的是pycharm，如何安装也不多介绍了。里面有下载地址：python环境安装

3-3.pip使用

pip如何使用，如何切换国内网，也都看这篇blog吧。python环境安装

3-4.安装tornado

# 使用anaconda创建一个tornado虚拟环境
conda create --name iworkh-tornado python=3.7

# 查看有哪些环境
conda info -e

# 切换到tornado虚拟环境
activate iworkh-tornado

# pip安装tornado
pip install tornado

# 或使用condo安装tornado
conda install tornado

3-5.创建项目

pycharm创建项目

因为前异步使用anaconda创建一个tornado虚拟环境，所以就使用已存在的环境了。

当然如果前面没有自己创建虚拟环境，也可以使用pycharm里的new environment using XXX（选中虚拟化工具），来创建新的。

至此，tornado的开发环境基本ok了，如果有问题，可在留言区留言，或者QQ联系我。

4.tornado优势

4-1.web框架比较

提到python web框架，那么就想到了Django和Flask，那么他们有啥区别呢？

• Django、Flask与Tornado的性能对比
• 从django、flask、tornado的部署说起
• python框架(flask/django/tornado)比较

可以读下这几篇blog

总结以几点下：

• 重量级

django比较重量级；flask和tornado都比较轻量级

• 开发效率

django大而全的框架,效率高；

• 并发能力

django和flask同步，能力查；tornado异步框架，性能相对好

• 长连接

tornado适合用于开发长连接多的web应用。比如股票信息推送、网络聊天等。

• 数据库与模板处理性能

Tornado与Flask旗鼓相当;django慢

• 部署方面

tornado即使web框架，也是web服务；flask和tornado知识web框架，需要借助web服务器来部署

4-2.如何高并发

• 异步非阻塞IO（基于epoll事件驱动）
• 通过协程来实现高并发处理

4-3.建议

• 不在tornado中使用大量的同步IO操作 (发挥不了tornado的特性)
• 不要将耗时的操作都往线程池中扔 （这并不能提高tornado多大的性能）
• tornado的线程和协程是两个概念
• 编程时使用asnyc和await操作，而不建议coroutine协程装饰器和yield

coroutine是一个gen方式历史过滤方案，在python3.x后，已经使用了asnyc

5.tornado异步编程

我们都知道cpu的处理能力要远远大于IO的处理能力，而IO是阻塞操作，即io阻塞了，cpu即在休息，在虚度时间，在cpu资源，（浪费是可耻的，我们要利用最大化）。

当然不只本地磁盘IO，我们访问网络，常使用的requests和urllib的库都是同步的。

5-1.io模型

iworkh-java-nio的linux io分类

io模型主要分为同步/异步，阻塞/非阻塞

同步和异步：是相对于调用方而言的
阻塞和非阻塞： 是相对于被调用方而言的

譬如：用户程序（用户空间，A）调用了文件系统内容（内核空间，B），假设B操作比较耗时要10秒钟。

对于A而言，是立刻得到B的返回结果呢，还是一直等着。等B处理完能够通知A，还是A要一直在等着？（同步/异步）
对于B而言，接收到A的请求了，处理完后，如何能够通知到A，不用限制着A，要一直等着？（阻塞/非阻塞）

阻塞

安装下requests工具表

pip install requests

代码

import requests
blogHtml = requests.get("https://iworkh.gitee.io/blog/").content.decode("utf8")
print(blogHtml)

requests.get是阻塞，如果网不好或服务器响应很慢的话，那阻塞这回很耗时

非阻塞

import socket

# AF_INET：服务器之间网络通信，SOCK_STREAM 流式socket
client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
# 设置非阻塞
client.setblocking(False)

# 传个tuple
address = "www.baidu.com"
try:
    client.connect(("www.baidu.com", 80))
except BlockingIOError as e:
    print("连接中...干些其他事")
    pass

while True:
    try:
        client.send("GET {} HTTP/1.1\r\nHost:{}\r\nConnection:close\r\n\r\n".format("/", address).encode("utf8"))
        print("连接成功")
        break
    except OSError as e:
        pass

# 定义bytes
data = b""

while 1:
    try:
        rec = client.recv(512)
        if rec:
            data += rec
        else:
            print(data.decode("utf8"))
            break
    except BlockingIOError as e:
        pass

setblocking设置为非阻塞的，然后后面一直使用while循环来处理，直到正常返回结果。(比太关注死循环的写法，而要关注于非阻塞了)

5-2.io多路复用

IO多路复用：一个进程监控多个描述符fds，当描述符状态为read、write等状态时，通知程序进行相应的操作。

select、poll和epoll都是多路复用机制。它们本质上也是同步IO，它们在读写过程是阻塞的。

而异步IO是非阻塞，由内核将数据从内核空间拷贝到用户空间

• 🐂Epoll原理解析

像了解其原理德胡啊，强力建议去看篇blog

5-2-1.select

select函数监控3类文件描述符: readfds,writefds,exceptfds。
window和linux都支持，但是单进监控的文件描述符有限，linux一般为1024。

• 没有数据时，进程A被放到等待队列，即cpu没有处理进程A

• 当有数据来，socket会处于就绪状态，将进程A放到cpu队列中去工作
• 但是线程A不知道哪些socket是就绪的，所以只能全部遍历一边，去找到就状态了。

5-2-3.poll

poll使用一个pollfd指针实现。pollfd监控even事件，虽们没有最大限制，但是太多也影响性能。需要遍历所有的描述符。

某时刻，文件描述符，处于就绪状态很少。但是却要遍历所有描述符，因此当文件描述符很多时，性能会下降。

5-2-4.epoll

epoll对select和poll增强。是在2.6内核中提出的。没有最大文件描述符的限制。

epoll使用一个文件描述符区管理多个描述符，将用户的文件描述符event存在内核时间表中，这样用户空间和内核只要copy一次。

由于唤醒的进程，不知道哪些是就绪状态，所以可以将就绪状态的socket存下以便查找，不用都所有都遍历一遍。

• 使用了eventpoll来记录，监控进程和哪些socket是处于就绪状态

• 当Socket接收到数据，中断程序一方面修改 Rdlist，另一方面唤醒 eventpoll 等待队列中的进程，进程A再次进入运行状态
• 也因为 Rdlist 的存在，进程 A 可以知道哪些 Socket 发生了变化。

5-2-5.回调异步

上面异步代码，都是while和try来处理，这我们修改下使用select方式进行改造

import socket

from selectors import DefaultSelector, EVENT_WRITE, EVENT_READ

selector = DefaultSelector()

class CallBackRequestSite:
    def get_url(self, url):
        self.client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
        self.client.setblocking(False)
        self.host = url
        self.data = b""
        try:
            self.client.connect((self.host, 80))
        except BlockingIOError as e:
            print("连接中...干些其他事")
            pass

        selector.register(self.client.fileno(), EVENT_WRITE, self.connected)

    def connected(self, key):
        selector.unregister(key.fd)
        self.client.send("GET {} HTTP/1.1\r\nHost:{}\r\nConnection:close\r\n\r\n".format("/", self.host).encode("utf8"))
        selector.register(self.client.fileno(), EVENT_READ, self.read_data)

    def read_data(self, key):
        recv_data = self.client.recv(1024)
        if recv_data:
            self.data += recv_data
        else:
            selector.unregister(key.fd)
            print(self.data.decode("utf8"))

def loop():
    while 1:
        # 根据系统是否支持，使用epoll还是select，优先epoll。默认阻塞，有活动连接就返回活动的连接列表
        ready = selector.select()
        for key, mask in ready:
            callback = key.data
            callback(key)


if __name__ == '__main__':
    demo = CallBackRequestSite()
    demo.get_url("www.baidu.com")
    loop()

上面方式是通过回调函数的方式实现的异步操作，虽然异步了，但是回调方式的缺点也很明显

回调方式的缺点

• 回调太多，会导致调用链太深（回调地狱）
• 不便于阅读和维护

5-3.协程

协程（Coroutines）是一种比线程更加轻量级的存在，正如一个进程可以拥有多个线程一样，一个线程可以拥有多个协程。

进程和线程是由系统控制，而协程是由程序自己控制的。好处是性能大幅度的提升，因为不会像线程切换那样消耗资源。

一个进程可以包含多个线程，一个线程也可以包含多个协程。一个线程的多个协程的运行是串行的。当一个协程运行时，其它协程必须挂起。

多核CPU，多个进程或一个进程内的多个线程是可以并行运行的，但一个线程内协程却绝对是串行的，无论CPU有多少个核。

如对进程、线程、协程不太清除的阅读这篇文件 进程、线程、协程

• 官网协程协程介绍

5-3-1.yield生成器

协程的一个重要基础就是：程序运行一个协程能够暂停，去运行另外的协程。（如何暂停？才是关键）

yield就是可以满足程序（函数/方法）执行时，暂停。

def yield_method():
    print("do start...")
    yield 1
    res2 = yield 2
    print("do c...res2:{}".format(res2))
    yield 3

这是最简单的函数中使用yield的例子，resp = yield_method()是一个generator生成器。

• next(resp): 可以使得程序从一个yield到下一个yield的执行。（当到最后一个yield时，再执行next会报错）
• send: 可以发送参数给之前yield，并执行到下一个yield
• foreach：一般都使用foreach来处理

不懂的可以阅读下这篇文章 python中yield的用法详解

def yield_method():
    print("do start...")
    yield 1
    print("do a...")
    res1 = yield 2
    print("do b...res1: {}".format(res1))
    res2 = yield 3
    print("do c...res2:{}".format(res2))
    yield 4


def call_hand():
    resp = yield_method()
    print(next(resp))  # 运行到 yield 1处，返回 1
    print(resp.__next__())  # 从yield 1开始运行，到 yield 2处，返回 2
    print(resp.send("got it"))  # 从yield 2开始运行，并把send值给yield 2的变量，到 yield 3处，返回 3
    print(next(resp))  # 从yield 3开始运行，到 yield 4处，返回 4

def call_for():
    for item in yield_method():
        print(item)


if __name__ == '__main__':
    print(yield_method())
    print("*" * 30)
    call_hand()
    print("*" * 30)
    call_for()

5-3-2.异步

在tornado中，定义协程代码有多种方式

• @coroutine装饰器（装饰器又分多家的，tornado和python都有）(这不推荐使用了)
• async方式 (推荐使用)

直接上代码，里面有注释，具体自己悟

import asyncio
from asyncio import coroutine as pycoroutine
from time import sleep, time

from tornado.gen import coroutine as tcoroutine


async def async_method():
    await asyncio.sleep(2)
    print("do a...")
    await await_sleep_one_min()
    print("do b...python的async和await")
    await t_yield_sleep_one_min()
    print("do c...tornado装饰器")
    await py_yield_from_sleep_one_min()
    print("do d...python装饰器")
    await asyc_sleep_one_min()
    print("do e...")


# 不推荐使用, tornado装饰器方式
@tcoroutine
def t_yield_sleep_one_min():
    print("等了又等--1")
    yield sleep(1)
    print("等了又等--2")
    yield sleep(1)
    print("等了又等--3")
    yield sleep(1)


# 不推荐使用，python装饰器方式，python的旧语法
@pycoroutine
def py_yield_from_sleep_one_min():
    yield from asyncio.sleep(1)


# 推荐使用（async与await组合，因为asyncio.sleep也是个异步代码，需要用await）
async def await_sleep_one_min():
    await asyncio.sleep(1)


# 推荐使用（async单独使用，因为sleep不是个异步方法，不需要用await）
async def asyc_sleep_one_min():
    print('asyc_sleep_one_min----waiting')
    sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    start = time()
    asyncio.run(async_method())
    end = time()
    print('cost time = ' + str(end - start))

简单总结下：

• 协程定义可以用装饰器或者async修饰(推荐async)，后面只说async形式了。
• 协程A调用其他协程B(A和B函数都用async)，协程A里调用协程B的方法加使用await关键字，当然普通函数(非协程)不需要加await的

5-3-3.执行

执行协程方法，也有多种：tornado的IOLoop和python的asyncio

python方式

方式一：一直run

import asyncio

if __name__ == '__main__':
    start = time()
    # 一直run
    asyncio.ensure_future(async_method())
    asyncio.get_event_loop().run_forever()

    end = time()
    print('cost time = ' + str(end - start))

方式二：run完就结束

asyncio.run(async_method())

方式三：run完就结束

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(async_method())

tornado方式

# 通过tornado的IOLoop来run (执行某个协程后停止事件循环)
IOLoop.current().run_sync(async_method)

5-4.AsnycHttpClient

同步方式HTTPClient

from tornado import httpclient

def get_url(url):
    http_client = httpclient.HTTPClient()
    resp = http_client.fetch(url)
    print(resp.body.decode("utf8"))

if __name__ == '__main__':
    web_site = "https://iworkh.gitee.io/blog/"
    get_url(web_site)

异步方式AsnycHttpClient

import asyncio

from tornado import httpclient


async def async_get_url(url):
    http_client = httpclient.AsyncHTTPClient()
    resp = await http_client.fetch(url)
    print(resp.body.decode("utf8"))


if __name__ == '__main__':
    web_site = "https://iworkh.gitee.io/blog/"
    asyncio.run(async_get_url(web_site))

6.tornado web基础

tornado.web提供了一种带有异步功能并允许它扩展到大量开放连接的简单的web框架, 使其成为处理长连接(long polling) 的一种理想选择.

6-1.简单示例

import time

from tornado import web
from tornado.ioloop import IOLoop


class HelloWorldHandlerOne(web.RequestHandler):
    async def get(self, *args, **kwargs):
        # 别在handler中写同步的代码,会被阻塞的
        time.sleep(5)
        self.write("hello world---one")


class HelloWorldHandlerTwo(web.RequestHandler):
    def get(self, *args, **kwargs):
        self.write("hello world---two")


url_map = [
    ("/test1", HelloWorldHandlerOne),
    ("/test2", HelloWorldHandlerTwo)
]

if __name__ == '__main__':
    app = web.Application(url_map, debug=True)
    app.listen(8888)
    IOLoop.current().start()

几点说明

• handler类要继承web.RequestHandler，然后重写rest一些接口（get,post,put,delete等）
• 启动类，使用了web.Application，传了参数url和handler对应关系。debug参数
• 在handler的方法里不要调用同步的方法，这样会阻塞请求。

即便请了不同的接口（test1和test2），由于test1的handler中time.sleep(5)，先请求test1，后请求test2，test2也会等test1响应完，才会响应test2（单线程的）。

debug为true

• debug设置为true，修改了代码，不用重启服务
• idea的Run启动：后台启动。如果关闭需要控制面板后台关闭
• idea的Debug启动：修改内容，会自动停了。得再次debug启动
• 命令行启动：后台启动。ctr+c可以退出

测试url

• http://localhost:8888/test1
• http://localhost:8888/test2

6-2.url匹配

url匹配主要是对于python的表达式的使用,如不了解可以先去了解下 菜鸟教程-python-正则表达式

from tornado import web, ioloop


class IndexHandler(web.RequestHandler):
    async def get(self, *args, **kwargs):
        self.write("首页")


class UserHandler(web.RequestHandler):
    async def get(self, name, *args, **kwargs):
        self.write("hello world, {}".format(name))


class ProductHandler(web.RequestHandler):
    def get(self, name, count, *args, **kwargs):
        self.write("购买{}个{}".format(count, name))


class DivHandler(web.RequestHandler):
    #  one,two这个要跟url里的(?P<one>\d+)/(?P<two>\d+)里的名称匹配
    def get(self, one, two, *args, **kwargs):
        try:
            result = int(one) / int(two)
            self.write("{}/{}={}".format(one, two, result))
        except ZeroDivisionError:
            # 发生错误，会跳转
            self.redirect(self.reverse_url('error_page', 500))
            pass


class ErrorHandler(web.RequestHandler):
    def get(self, code, *args, **kwargs):
        self.write("发生错误：error_code: {}".format(code))


url_map = [
    ("/user/(\w+)/?", UserHandler),
    ("/product/(\w+)/(\d+)/?", ProductHandler),
    ("/calc/div/(?P<one>\d+)/(?P<two>\d+)/?", DivHandler),
    web.URLSpec("/index/?", IndexHandler, name="index"),
    web.URLSpec("/error/(?P<code>\d+)/?", ErrorHandler, name="error_page")
]

if __name__ == '__main__':
    app = web.Application(url_map, debug=True)
    app.listen(8888)
    print('started...')
    ioloop.IOLoop.current().start()

几点说明

• /?表示0或1个/,即url最后可以有/也可以没有/
• url定义，可以使用tuple简单实现，也可以使用web.URLSpec来创建对象，可以指定一些参数(url,handler,kwargs,name)
• (?P<xxx>\d+),表示取一个组名，这个组名必须是唯一的，不重复的，没有特殊符号,然后跟参数里名称要一样
• redirect重定向,reverse_url根据名称类获取url

测试url

• http://localhost:8888/index/
  结果:

首页

• http://localhost:8888/user/iworkh
  结果:

hello world, iworkh

• http://localhost:8888/product/apple/3
  结果:

购买3个apple

• http://localhost:8888/calc/div/4/2
  结果:

4/2=2.0

• http://localhost:8888/calc/div/4/0
  结果:

发生错误：error_code: 500

• http://localhost:8888/errpr/404
  结果:

发生错误：error_code: 404

6-3.动态传参

动态传参：将一些配置参数通过命令行、配置文件方式动态传给程序，而不是代码写死。增加灵活性。

官网关于options的介绍 options-doc

动态传参主要使用的tornado.options某块,使用步骤:

• 先定义哪些参数options.define()
• 从命令行或文件获取参数值options.parse_command_line(),options.parse_config_file("/server.conf")
• 使用参数options.xxx

6-3-1.命令方式

直接上代码

from tornado import options, web, ioloop

options.define("port", default="8888", type=int, help="端口号")
options.define("static_path", default="static", type=str, help="静态资源路径")


class IndexHandler(web.RequestHandler):
    async def get(self):
        await self.finish('welcome to iworkh !!!')

url_map = [
    ("/?", IndexHandler)
]

setting = {
    'debug': True
}

if __name__ == '__main__':
    # 命令行方式
    options.parse_command_line()
    app = web.Application(url_map, **setting)
    app.listen(options.options.port)
    ioloop.IOLoop.current().start()

这注意: url_map是个list,而setting是个dic,去web.Application的初始化方法中就可以看到需要的参数类型

启动命令

python option_demo.py --port=8080

通过--port指定启动端口

测试url

• http://localhost:8080/

6-3-2.文件方式

将上面启动main代码修改为以下:

if __name__ == '__main__':
    # 配置文件方式
    options.parse_config_file('config.ini')
    app = web.Application(url_map, **setting)
    app.listen(options.options.port)
    ioloop.IOLoop.current().start()

配置文件内容

port = 8889

就加了端口号

测试url

• http://localhost:8889/

6-4.handler

因为后面内容,请求的方式不仅仅是get,还有post等,所以使用Postman工具来请求

Postman很简单,自行下载使用下,这就不多介绍了

handler里内容和细节相当得多，具体可以参照官网 RequestHandler-doc

我们主要从以下几个方面入手

• input (前台传来的参数，如何解析.)
• process (RequestHandler常用的方法get,post,put,delete)
• output (后台处理后，如何返回给前台)
• 常用的handler(RequestHandler,ErrorHandler,FallbackHandler,RedirectHandler,StaticFileHandler)
• 还有cookie和application,这部分看下官网

6-4-1.input

常用的函数

`get_argument`,`get_arguments`: 从post的form中解析参数,如果form中没有,那会从url中解析
`get_query_argument`,`get_query_arguments`: 从url中解析参数
`get_body_argument`,`get_body_arguments`: json格式数据解析
`request`
`path_args`
`path_kwargs`

注意函数名有s和没有s的区别:

• 有s表示接受的是一个数组,即使一个数据,也会转为数组形式.
• 没有s的,但是传了多个值(比如:http://localshot:8888/user?name=lilei&&name=wangwu),最后一个会生效(name=wangwu)

结论:

方法	传参
get_query_argument(s)	参数在url中
get_argument(s)	参数在form中,没有头信息,form中没有还可以从url中获取
get_body_argument(s)	参数在form中,带有头信息
request.body	参数是json

演示代码

import json

from tornado import web, ioloop


class UrlParamHandler(web.RequestHandler):
    async def get(self):
        name = self.get_query_argument("name")
        age = self.get_query_argument("age")
        self.write("name: {}, age: {}".format(name, age))

        self.write('<br/>')
        names = self.get_query_arguments("name")
        ages = self.get_query_arguments("age")
        self.write("names: {}, ages: {}".format(names, ages))


class FormParamHandler(web.RequestHandler):
    async def post(self):
        name = self.get_argument("name")
        age = self.get_argument("age")
        self.write("name: {}, age: {}".format(name, age))

        self.write('<br/>')
        names = self.get_arguments("name")
        ages = self.get_arguments("age")
        self.write("names: {}, ages: {}".format(names, ages))


class JsonWithFormHeadersParamHandler(web.RequestHandler):
    async def post(self):
        name = self.get_body_argument("name")
        age = self.get_body_argument("age")
        self.write("name: {}, age: {}".format(name, age))


class JsonParamHandler(web.RequestHandler):
    async def post(self):
        parm = json.loads(self.request.body.decode("utf8"))
        name = parm["name"]
        age = parm["age"]
        self.write("name: {}, age: {}".format(name, age))


url_handers = [
    ("/url", UrlParamHandler),
    ("/form", FormParamHandler),
    ("/jsonwithformheaders", JsonWithFormHeadersParamHandler),
    ("/json", JsonParamHandler)
]

if __name__ == '__main__':
    app = web.Application(url_handers, debug=True)
    app.listen(8888)
    print("started...")
    ioloop.IOLoop.current().start()

测试url
测试工具Postman,当然也可以使用python的requests来请求

1. 参数在url中,get请求

代码请求接口方式测试

import requests
url="http://localhost:8888/url?name=zhangsan&&age=20"
resp = requests.request('GET', url).content.decode("utf8")
print(resp)

postman或浏览器方式测试

• http://localhost:8888/url?name=zhangsan&&age=20
  结果:

name: zhangsan, age: 20
names: [‘zhangsan’], ages: [‘20’]

• http://localhost:8888/url?name=zhangsan&&age=20&&name=lisi&&age=28
  结果:

name: lisi, age: 28
names: [‘zhangsan’, ‘lisi’], ages: [‘20’, ‘28’]

由上面结果,可以看出函数名有s和没s的区别了,下面就其他方法就演示了,因为有s的,就不演示了跟这类似.

个人觉得,不用s,传多个值,为啥不直接传数组了.特别后面是json格式交互的时候,多个值的场景完全可以数组作为值来传递

2. 参数在form中,没有请求头,post请求

代码请求接口方式测试

import requests
url = "http://localhost:8888/form"
data = {
    "name": "zhangsan",
    "age": 20
}
resp = requests.request('POST', url, data=data).content.decode("utf8")

postman方式测试

• http://localhost:8888/form
  结果:

name: lisi, age: 28
names: [‘zhangsan’, ‘lisi’], ages: [‘20’, ‘28’]

3. 参数在from中,并含有请求头Content-Type:application/x-www-form-urlencoded,post请求
代码请求接口方式测试

import requests
url = "http://localhost:8888/jsonwithformheaders"
headers = {"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded;"}
data = {
    "name": "zhangsan",
    "age": 20
}
resp = requests.request('POST', url, headers=headers, data=data).content.decode("utf8")
print(resp)

postman方式测试

• http://localhost:8888/jsonwithform
  
  4. 参数是json,没有头,post请求

代码请求接口方式测试

import requests
url = "http://localhost:8888/json"
data = {
    "name": "zhangsan",
    "age": 20
}
resp = requests.request('POST', url, json=data).content.decode("utf8")
print(resp)

注意这这参数传的是json=data,而不是data=data哦

postman方式测试

• http://localhost:8888/json

没有头,只能通过request.body来拿到参数,而且是bytes类型,需要decode后,json解析后得到dict

提示: 注意json值传递时候,有没header,取值方式不同.结论如下:

方法	传参
get_query_argument(s)	参数在url中
get_argument(s)	参数在form中,没有头信息
get_body_argument(s)	参数在form中,带有头信息
request.body	参数是json

6-4-2.process

注意: process里函数的执行顺序

initialize: 初始化,通过`URLSpec`可将参数传递到方法
prepare: 在get/post等操作之前,会调用
get/head/post/delete/patch/put/options: 一般业务逻辑处理
on_finish: 在out操作之后,会调用

直接上代码

from tornado import web, ioloop


class ProcessDemoHandler(web.RequestHandler):

    # initialize方法同步
    def initialize(self, dbinfo):
        print("initialize...")
        self.dbinfo = dbinfo
        print("数据库host:{}".format(self.dbinfo['db_host']))
        pass

    async def prepare(self):
        print("prepare...")
        pass

    async def get(self):
        print("get...")
        self.write("success!!!")
        pass

    def on_finish(self):
        print("finish...")
        pass


init_param = {
    'dbinfo': {
        'db_host': 'localhost',
        'db_port': 3306,
        'db_user': 'root',
        'db_password': '123',
    }
}

url_handers = [
    (r"/?", ProcessDemoHandler, init_param),
]

if __name__ == '__main__':
    app = web.Application(url_handers, debug=True)
    app.listen(8888)
    print("started...")
    ioloop.IOLoop.current().start()

需要关注以下几点:

1.顺序: initialize 👉 prepare 👉 get/post/put/delete/… 👉 on_finish
2.initialize和on_finish方法同步
3.如何将参数通过url_handers传给initialize方法

结果:

initialize...
数据库host:localhost
prepare...
get...

6-4-3.output

set_status: 设置状态码
set_header
add_header
clear_header
write: 写数据,可以write多次,放缓存中,而不会中断当flush或者finish或者没消息断开时发送
flush: 刷新数据到客户端
finish: 写数据,写完断开了
render/render_string: 模板方式渲染输出
redirect: 重定向
send_error/write_error: 发送错误
render_embed_js/render_embed_css: 嵌入的js和css
render_linked_js/render_linked_css: 链接的js和css

import asyncio
from tornado import web, ioloop

class OutputDemoHandler(web.RequestHandler):
    async def get(self):
        self.set_status(200)
        self.write("error!!!")
        self.write("warning!!!")
        self.write("<br/>")
        await self.flush()
        await asyncio.sleep(5)
        self.write("success!!!")
        await self.finish("done")


url_handers = [
    (r"/?", OutputDemoHandler),
]

if __name__ == '__main__':
    app = web.Application(url_handers, debug=True)
    app.listen(8888)
    print("started...")
    ioloop.IOLoop.current().start()

这里主要使用了write,flush以及finish操作,其他前面用过就不多介绍了.
没用过的render_xxx形式的函数,在模板中使用的。

结果:

error!!!warning!!!
success!!!done

第一行先出来,应为flush了,过了5秒后,第二行数据出来

6-5.setting

setting里每项值类型都是dic类型

配置主要分以下几种类型

• General settings
• Authentication and security settings:
• Template settings
• Static file settings

这不会全部介绍，只介绍下常用的，在实际开发中，去官网查阅.

官网setting配置项 setting配置

打开后，直接搜索关键字settings，就能定位到

常用配置

debug

是否开启debug模式

default_handler_class

当url没有配置到handler时,默认处理器.

static_path

静态资源路径

static_url_prefix

静态资源前缀

static_handler_class

静态资源handler(默认是tornado.web.StaticFileHandler)

静态资源代码演示

from tornado import web, ioloop

class SettingDemoHandler(web.RequestHandler):
    async def get(self):
        await self.finish("success")


url_handers = [
    (r"/?", SettingDemoHandler),
]

settings={
    'debug': True,
    'static_path': 'public/static',
    'static_url_prefix': '/static/'
}

if __name__ == '__main__':
    app = web.Application(url_handers, **settings)
    app.listen(8888)
    print("started...")
    ioloop.IOLoop.current().start()

在相对路径下,创建public/static/images文件夹,并放一张图片进去

测试url

• http://localhost:8888/static/images/moon.jpg

端口号后面的前缀url紧跟的路径，要跟static_url_prefix配置一致

6-6.模板

模板就不多介绍了，工作中我们一般开发都前后端分离，因此这就不过多纠缠了。(单为了文章的完整性，我还是写了个简单例子)

前端：react、vue等前端框架
后端：java、go、python等语言编写的web框架跟前端进行数据交互

有兴趣的可以看下官网：模板-docs

主要包含以下几点

1.普通字符串模板，加载使用
2.文件模板，加载使用
3.常用的模板语法 {{ data }},{% set ...%},{% raw %}
4.导入python，调用函数，循环输出
5.模板继承 {% extends "xxx.html" %}
6.UIModule使用 {% module Template("foo.html", arg=42) %}

6-6-1.页面结构

基本结构

6-6-1.结果

结果

6-6-2.代码

代码主要分模板、UIMoudle、orderHandler、启动类

启动类和handler

from typing import Optional
from tornado import web, ioloop

class OrderHandler(web.RequestHandler):

    def get(self):
        data = {
            'title': '书本列表',
            'orderList': [
                {'id': 1, 'name': 'java', 'price': 80, 'count': 1,
                 'link_to': '<a href="http://www.baidu.com">查看</a>'},
                {'id': 2, 'name': 'springboot', 'price': 100, 'count': 2,
                 'link_to': '<a href="http://www.baidu.com">查看</a>'},
                {'id': 3, 'name': 'springcloud', 'price': 120, 'count': 1,
                 'link_to': '<a href="http://www.baidu.com">查看</a>'},
            ]
        }
        self.render("tp_order.html", **data)


class FooterUIMoudle(web.UIModule):

    def render(self):
        return self.render_string("uimodules/tp_footer.html")

    def embedded_css(self) -> Optional[str]:
        css = '''
        .content { background: gray}
        a {text-decoration-line: none}
        '''
        return css


url_handlers = [
    (r"/order", OrderHandler)
]

settings = {
    "debug": True,
    "template_path": 'public/templates',
    "static_path": 'public/static',
    "static_url_prefix": "/static/",
    "ui_modules": {
        'FooterUIMoudle': FooterUIMoudle
    }
}

if __name__ == '__main__':
    app = web.Application(url_handlers, **settings)
    app.listen(8888)
    print("started successfully")
    ioloop.IOLoop.current().start()

settings里定义ui_modules，template_path,static_path
注意给模板传参数的类型，在目录中也需要跟其对于方式取出值

tp_base.html模板
相对启动类路径：public/templates/tp_base.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>商城</title>
    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="{{ static_url('css/base.css') }}">
    {% block custom_css %}
    {% end %}
</head>
<body>

    <div class="header">
        {% module Template("uimodules/tp_header.html") %}
    </div>
    <div class="content">
        {% block order_html_block%}
            <h2>订单</h2>
        {% end %}
    </div>


    {% module FooterUIMoudle() %}


    {% block custom_js %}
    {% end %}
</body>
</html>

里面使用UIMoudle、继承等手段

tp_base.html模板
相对启动类路径：public/templates/tp_base.html

{% extends 'tp_base.html' %}

{% block order_html_block %}
<div class="center">
    <table style="margin: 0 auto">
        <caption>{{ title }}</caption>
        <thead>
        <tr>
            <td>id</td>
            <td>名称</td>
            <td>价格</td>
            <td>数量</td>
            <td>详情</td>
        </tr>
        </thead>
        <tbody>
        {% set total_price = 0 %}
        {% for item in orderList %}
        <tr>
            <td>{{ item["id"] }}</td>
            <td>{{ item["name"] }}</td>
            <td>{{ item["price"] }}元</td>
            <td>{{ item["count"] }}</td>
            <td>{% raw item["link_to"] %}</td>
            <div style="display: none">{{ total_price = total_price + item["price"] * item["count"] }}</div>
        </tr>
        {% end %}
        </tbody>
    </table>

    总价格： {{ total_price }}
</div>
{% end %}

里面使用继承、循环、raw、赋值等手段

uimoudles下的tp_footer.html模板
相对启动类路径：public/templates/uimodules/tp_header.html

<h2>welcome to iworkh !!!</h2>

uimoudles下的tp_footer.html模板
相对启动类路径：public/templates/uimodules/tp_footer.html

<div class="footer">
    <div style="padding: 0px 4px 10px; text-align: center; font-size: 12px;"><span>©2019&nbsp;iworkh&nbsp;</span><a href="http://beian.miit.gov.cn/" target="_blank"><span style="margin-left: 10px; color: rgb(147, 147, 147);">苏ICP备19061993号</span></a><a target="_blank" href="http://www.beian.gov.cn/portal/registerSystemInfo?recordcode=32010602010683"><span style="margin-left: 10px; color: rgb(147, 147, 147);">苏公网安备 32010602010683号</span></a></div>
</div>

7.mysql

python里PyMySQL是同步，所以在tornado我们得用异步的，这介绍下aiomysql，它是基于PyMySQL的。用法差不错，只不过实现了异步操作。

• aimysql-doc

安装依赖

pip install aiomysql

7-1.简单示例

import asyncio
import aiomysql

async def test_example(loop):
    pool = await aiomysql.create_pool(host='127.0.0.1', port=3306,
                                      user='root', password='',
                                      db='mysql', loop=loop)
    async with pool.acquire() as conn:
        async with conn.cursor() as cur:
            await cur.execute("SELECT 42;")
            print(cur.description)
            (r,) = await cur.fetchone()
            assert r == 42
    pool.close()
    await pool.wait_closed()


loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(test_example(loop))

这是官网Github上给的示例，主要注意以下几点

• async异步编写
• 调用异步操作时，要使用await
• async with的用法，异步上下文管理器，接受会将对应的资源关闭的（异步上下文管理器指的是在enter和exit方法处能够暂停执行的上下文管理器，__aenter__ 和__aexit__方法。）

有兴趣可以去了解下async with和async for，百度下随便挑一篇阅读下就明白了（基本都雷同的😊）

创建表

CREATE TABLE `tb_order` (
  `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `price` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
  `count` int(5) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

插入一条数据

INSERT INTO `iworkh_tornado`.`tb_order`(`id`, `name`, `price`, `count`)
VALUES (1, 'java', 80.00, 1);

7-1.查询数据

使用get请求来请求rest接口，参数方法可以放在url中，也可以方法在form中 (通过get_argument获取参数)

查询逻辑

import aiomysql
from tornado import web, ioloop

class OrderHandler(web.RequestHandler):
    def initialize(self, db_info) -> None:
        self.db_info = db_info

    async def get(self):
        id = self.get_argument("id", None)
        if not id:
            raise Exception("id can not None")
        db_id = db_name = db_price = db_count = None
        async with aiomysql.create_pool(host=self.db_info["db_host"], port=self.db_info["db_port"],
                                        user=self.db_info["db_user"], password=self.db_info["db_password"],
                                        db=self.db_info["db_name"], charset=self.db_info["db_charset"]) as pool:
            async with pool.acquire() as conn:
                async with conn.cursor() as cur:
                    sql = "SELECT `id`, `name`, `price`, `count` FROM TB_ORDER WHERE id = {};".format(id)
                    print(sql)
                    await cur.execute(sql)
                    result = await cur.fetchone()
                    try:
                        if (result):
                            db_id, db_name, db_price, db_count = result
                    except Exception:
                        pass

            self.write("success, {}, {}, {}, {}".format(db_id, db_name, db_price, db_count))

initParam = {
    "db_info": {
        'db_host': 'localhost',
        'db_name': 'iworkh_tornado',
        'db_port': 3306,
        'db_user': 'iworkh',
        'db_password': 'iworkh123',
        'db_charset': 'utf8'
    }
}

url_handlers = [
    (r"/order/?", OrderHandler, initParam)
]

if __name__ == '__main__':
    app = web.Application(url_handlers, debug=True)
    app.listen(8888)
    print("started successfully")
    ioloop.IOLoop.current().start()

测试代码

import requests

url = "http://localhost:8888/order"
data={
    'id':'1'
}
resp = requests.get(url, data=data).content.decode("utf8")
print(resp)

7-2.插入数据

查询逻辑

import aiomysql
from tornado import web, ioloop


class OrderHandler(web.RequestHandler):
    def initialize(self, db_info) -> None:
        self.db_info = db_info

    async def post(self):
        db_name= self.get_argument("name")
        db_price= self.get_argument("price")
        db_count= self.get_argument("count")

        async with aiomysql.create_pool(host=self.db_info["db_host"], port=self.db_info["db_port"],
                                        user=self.db_info["db_user"], password=self.db_info["db_password"],
                                        db=self.db_info["db_name"], charset=self.db_info["db_charset"]) as pool:

            async with pool.acquire() as conn:
                async with conn.cursor() as cur:
                    sql = "INSERT INTO TB_ORDER (`name`, `price`, `count`) VALUES ('{}','{}','{}');"\
                        .format(db_name, db_price, db_count)
                    print(sql)
                    await cur.execute(sql)
                    await conn.commit()
            self.write("save successfully")

initParam = {
    "db_info": {
        'db_host': 'localhost',
        'db_name': 'iworkh_tornado',
        'db_port': 3306,
        'db_user': 'iworkh',
        'db_password': 'iworkh123',
        'db_charset': 'utf8'
    }
}

url_handlers = [
    (r"/order/?", OrderHandler, initParam)
]

if __name__ == '__main__':
    app = web.Application(url_handlers, debug=True)
    app.listen(8888)
    print("started successfully")
    ioloop.IOLoop.current().start()

测试代码

import requests

url = "http://localhost:8888/order"
data = {
    'name':'springboot',
    'price': 100.0,
    'count':2
}
resp = requests.post(url, data=data).content.decode("utf8")
print(resp)

7-3.更新数据

查询逻辑

import aiomysql
from tornado import web, ioloop

class OrderHandler(web.RequestHandler):
    def initialize(self, db_info) -> None:
        self.db_info = db_info

    async def put(self):
        db_id= self.get_argument("id")
        db_name= self.get_argument("name")
        db_price= self.get_argument("price")
        db_count= self.get_argument("count")

        async with aiomysql.create_pool(host=self.db_info["db_host"], port=self.db_info["db_port"],
                                        user=self.db_info["db_user"], password=self.db_info["db_password"],
                                        db=self.db_info["db_name"], charset=self.db_info["db_charset"]) as pool:


            async with pool.acquire() as conn:
                async with conn.cursor() as cur:
                    sql = "UPDATE TB_ORDER SET `name` = '{}', `price` = '{}', `count` = '{}' WHERE `id` = {};"\
                        .format(db_name, db_price, db_count, db_id)                   
                    print(sql)
                    await cur.execute(sql)
                    await conn.commit()
            self.write("save successfully")

initParam = {
    "db_info": {
        'db_host': 'localhost',
        'db_name': 'iworkh_tornado',
        'db_port': 3306,
        'db_user': 'iworkh',
        'db_password': 'iworkh123',
        'db_charset': 'utf8'
    }
}

url_handlers = [
    (r"/order/?", OrderHandler, initParam)
]

if __name__ == '__main__':
    app = web.Application(url_handlers, debug=True)
    app.listen(8888)
    print("started successfully")
    ioloop.IOLoop.current().start()

测试代码

import requests
url = "http://localhost:8888/order"
data = {
    'id': 1,
    'name':'java',
    'price': 60.0,
    'count':1
}
resp = requests.put(url, data=data).content.decode("utf8")
print(resp)

通过上面的aiomysl操作，虽然实现了异步操作，但是我们可以发现一些问题

• 线程池操作，每次一个请求来都创建了个线程池，然后关闭
• 原生sql操作，拼sql很累
• 查询结果，解析很麻烦
• model对象和数据库表关联操作，进行查询、更新、插入操作（有hibernate、jpa、Django orm等开发经验着，应该明白ORM框架带来的好处）

8.orm框架peewee

8-1.orm好处

我们通知之前对aiomysql对数据库的操作，我们发现了一些问题，操作很麻烦。

那使用orm有啥好处呢？

• 操作更加方便，不用跟原生sql交互太多，便于维护。(特别写sql少了,,'等一些低价错误，很难发现，浪费开发时间)
• orm可以屏蔽调底层数据（不管mysql、postgresql、sqlite等，都通过orm来操作，来适配）
• 还能防止sql注入

python领域常用的一些ORM框架

• Django’s ORM
• peewee
• SQLAlchemy

Django’s ORM

优点：
    易用，学习曲线短
    和Django紧密集合，用Django时使用约定俗成的方法去操作数据库

缺点：
    QuerySet速度不给力，会逼我用Mysqldb来操作原生sql语句。
    不好处理复杂的查询，强制开发者回到原生SQL 

peewee

优点：
    Django式的API，使其易用
    轻量实现，很容易和任意web框架集成
    aysnc-peewee异步操作

缺点：
    不支持自动化schema迁移
    不能像Django那样，使线上的mysql表结构生成结构化的模型。
    多对多查询写起来不直观 

SQLAlchemy

优点：
    巨牛逼的企业级API，使得代码有健壮性和适应性
    灵活的设计，使得能轻松写复杂查询

缺点：
    工作单元概念不常见
    重量级 API，导致长学习曲线

8-2.peewee同步操作

数据操作，主要就增删改查功能，下面分别演示如何使用。peewee官网doc

工作中使用前，最好把官网浏览一遍，掌握一些常用的api和细节

先pip安装

pip install peewee

8-2-1.定义model

base_model.py

import datetime

from peewee import MySQLDatabase, Model, DateTimeField

db_info = {'host': '127.0.0.1', 'user': 'iworkh', 'password': 'iworkh123', 'charset': 'utf8', 'port': 3306}

db = MySQLDatabase('iworkh_tornado', **db_info)

class BaseModel(Model):
    created_date = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)

    class Meta:
        database = db

user_model.py

from peewee import CharField, DateField, IntegerField, BooleanField

from lesson05.models.base_model import *

class User(BaseModel):
    username = CharField(column_name='username', unique=True, null=False, max_length=50, verbose_name="姓名")
    birthday = DateField(column_name='birthday', null=True, default=None, verbose_name='生日')
    phone = CharField(column_name='phone', max_length=11)
    mail = CharField(column_name='mail', max_length=50, verbose_name='邮件')
    gender = IntegerField(column_name='gender', null=False, default=1, verbose_name='姓别')
    is_admin = BooleanField(column_name='is_admin', default=False, verbose_name='是否是管理员')

    class Meta:
        table_name = "T_USER"

from peewee import ForeignKeyField, CharField, IntegerField

from lesson05.models.base_model import BaseModel
from lesson05.models.user_model import User

class Pet(BaseModel):
    user = ForeignKeyField(User, backref='pets')
    name = CharField(index=True, column_name='name', max_length=50, verbose_name='名字')
    age = IntegerField(column_name='age', verbose_name='年龄')
    type = CharField(column_name='type', max_length=50, verbose_name='类型')
    color = CharField(column_name='color', max_length=50, verbose_name='颜色')
    description = CharField(column_name='description', max_length=500, verbose_name='描述')

    class Meta:
        table_name = "T_PET"

8-2-2.初始化表

import 省略

if __name__ == '__main__':
    db.connect()
    table_list = [User, Pet]
    db.create_tables(table_list)
    print("end...")

8-2-3.插入

插入数据，可以使用save和create方法来操作

• save: 对象操作
• create: 是类操作，看create函数上有@classmethod修饰符

import datetime
import 省略

userList = [
    {'username': 'zhangsan', 'birthday': '1988-08-08', 'gender': 1, 'mail': '[email protected]', 'phone': '111',
     'is_admin': False},
    {'username': 'lisi', 'birthday': datetime.date(1999, 8, 8), 'gender': 1, 'mail': '[email protected]', 'phone': '222',
     'is_admin': False},
    {'username': 'wangwu', 'birthday': datetime.date(2025, 8, 8), 'gender': 0, 'mail': '[email protected]', 'phone': '333',
     'is_admin': False},
    {'username': 'admin', 'birthday': datetime.date(2000, 8, 8), 'gender': 1, 'mail': '[email protected]', 'phone': '444',
     'is_admin': True}
]


def save():
    user = User()
    user.username = 'iworkh_save'
    user.birthday = datetime.date(1988, 8, 8)
    user.gender = 0
    user.mail = "[email protected]"
    user.phone = "888888888"
    user.is_admin = True

    # 使用对象调用方法
    row = user.save()
    print("save的返回值是值:{}".format(row))


def save_list():
    for item in userList:
        user = User(**item)
        user.save()


def create():
    user_dic = {
        'username': 'iworkh_create2',
        'birthday': datetime.date(1989, 8, 8),
        'gender': 1,
        'mail': '[email protected]',
        'phone': '888888888',
        'is_admin': False
    }

    # 使用类调用方法
    row = User.create(**user_dic)
    print("create的返回值值:{}".format(row))


if __name__ == '__main__':
    save()
    create()
    save_list()
    print("end...")

8-2-4.查询

查询比较重要，但是peewee的api使用，跟原生sql语法优点类似

sql: select * from user where username like %iworkh%
peewee写法：User.select().where(User.username.contains(‘iworkh’))

import 省略

def select_all():
    # modelSelect = User.select() # sql: select * from user
    fields = [User.username, User.phone]
    modelSelect = User.select(*fields)  # sql: select username, phone from user
    # 这还没有立即执行，返回的是modelSelect对象，当for或者execute时才会执行
    for user in modelSelect:
        print("{} --- {} --- {}".format(user.username, user.phone, user.is_admin))


def select_conditon():
    # 根据id取记录，如果id不存在，那么转化时候会报错
    user_res_get_by_id = User.get_by_id(1)
    print("get_by_id 结果：{}".format(user_res_get_by_id.username))

    user_res_get = User.get(User.id == 1)
    print("user_res_get 结果：{}".format(user_res_get.username))

    user_res_dic = User[1]
    print("user_res_dic 结果：{}".format(user_res_dic.username))

    print("*" * 50)

    # select * from user where username like %iworkh%
    modelSelect = User.select().where(User.username.contains('iworkh'))
    for user in modelSelect:
        print("{} --- {}".format(user.username, user.is_admin))

    print("*" * 50)

    # select * from user ordery by birthday desc
    modelSelect_order = User.select().order_by(User.birthday.desc())
    for user in modelSelect_order:
        print("{} --- {}".format(user.username, user.birthday))

    print("*" * 50)
    # 按每页3的大小分页，取第2页数据(从1开始计数)
    modelSelect_pagable = User.select().paginate(page=2, paginate_by=3)
    for user in modelSelect_pagable:
        print("{} --- {}".format(user.username, user.id))


if __name__ == '__main__':
    select_all()
    select_conditon()

8-2-5.更新

更新很简单，使用的是save函数，当save里传id值时，则认为是更新；id没有值None时，则是插入操作

import 省略

def upate():
    # 使用save方法即可更新，只要传的值中还有id
    user_res_get_by_id = User.get_by_id(1)
    user_res_get_by_id.username = user_res_get_by_id.username + '_update'
    # 从数据中取处记录，并修改值后更新数据库
    user_res_get_by_id.save()

if __name__ == '__main__':
   upate()

8-2-6.删除

删除记录有两种操作：

• 类操作，根据id删除
• 对象操作，这个对象要id值，底层也是根据id来删除记录的

import 省略

def delete_by_id():
    # 类操作
    User.delete_by_id(3)


def delete_instance():
    user = User()
    user.id = 4
    # 对象操作，recursive参数控制关联数据是否删除
    user.delete_instance()


if __name__ == '__main__':
    delete_by_id()
    delete_instance()
    print("end...")

8-2-7.技巧

技巧

peewee里还有很其他知识点，除了阅读官网提供的doc文档外，还有一些地方值得我们开发者注意的，就是源码下面的test和example模块。

• doc-examples

留个问题：

peewee里transaction如何使用？(如何去官网doc和源码下快速找到你需要的答案呢？)

8-3.peewee-async操作

tornado调用接口，那得用异步的，所以peewee的同步操作，在tornado中肯定玩不转的。peewee-async官网doc

peewee-async的接口主要分两部分

• 高级API (推荐使用)

主要通过manager来操作

• 低级API (不推荐使用)

主要通过peewee_async来操作

安装

pip install --pre peewee-async

8-3-1.定义models

定义model还是跟peewee一样，不过db的方式使用了peewee_async.MySQLDatabase

import datetime

import peewee_async
from peewee import Model, DateTimeField, TextField, CharField

db_info = {'host': '127.0.0.1', 'user': 'iworkh', 'password': 'iworkh123', 'charset': 'utf8', 'port': 3306}

db = peewee_async.MySQLDatabase('iworkh_tornado', **db_info)


class BaseModel(Model):
    created_date = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)

    class Meta:
        database = db


class BlogModel(BaseModel):
    title = CharField(column_name='title', max_length=50)
    content = TextField(column_name='content')

    class Meta:
        table_name = 't_blog'

8-3-2.基本操作

通过高级API的方式，进行增删改查操作

import asyncio

import peewee_async

import 省略了models的引入

objects = peewee_async.Manager(db)

async def save():
    blog = {'title': 'tornado入门', 'content': '详细内容请看文章'}
    await objects.create(BlogModel, **blog)
    print("保存成功")


async def get_all():
    all_blogs = await objects.execute(BlogModel.select())
    for blog in all_blogs:
        print("id: {}, 文章标题：{}".format(blog.id, blog.title))


async def delete():
    blog = BlogModel()
    blog.id = 1
    await objects.delete(blog)
    print("删除成功")

def create_table():
    BlogModel.create_table(True)

def drop_table():
    BlogModel.drop_table(True)


async def test():
    create_table()
    await save()
    print("*"*50)
    await get_all()
    print("*"*50)
    await delete()
    print("*"*50)
    await get_all()
    drop_table()


if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(test())
    print("end")

9.参考

• Tornado
• Tornado之架构概述图
• Django、Flask与Tornado的性能对比
• 从django、flask、tornado的部署说起
• python框架(flask/django/tornado)比较
• python socket编程详细介绍
• 🐂Epoll原理解析
• 进程、线程、协程
• python中yield的用法详解
• aimysql-doc
• tornado-Cookie-CSRF-模板示例

10.推荐

整理不打字易，觉得有帮助就点个赞吧。

• iworkh博客
  个人博客刚开不久（内容还不多），主要用来辅助手册，写些零碎的知识点

• iworkh网站
  注册下个人用户，就可以管理自己的链接、享用各类学习手册，主要用来写手册，分享常用工具。