


Python-Serverprogrammierung: Verwendung von Tornado als Webframework
Mit der Popularität des Internets steigt auch die Nachfrage nach Webanwendungen, und auch Web-Frameworks haben sich entsprechend weiterentwickelt und sind gewachsen. Als leistungsstarke Sprache zeigt Python auch große Vorteile in der Webentwicklung. Unter den vielen Python-Webframeworks ist Tornado eine ausgezeichnete Wahl.
1. Was ist Tornado?
Tornado ist ein einfaches Web-Framework, Open Source von Facebook, geschrieben in Python-Sprache und verfügt über sehr effiziente IO-Operationen. Tornado wurde ursprünglich entwickelt, um das Engpassproblem von FriendFeed zu lösen, und wurde später häufig in Webanwendungen mit hoher Parallelität von Internetunternehmen eingesetzt. Tornado bietet asynchrone, nicht blockierende E/A-Vorgänge, die Situationen mit hoher Parallelität bewältigen können.
2. Warum Tornado wählen?
- Hochgeschwindigkeits-IO-Operationen
Tornado basiert auf asynchronen, nicht blockierenden IO-Operationen und ist daher für Webanwendungen mit hoher Parallelität sehr vorteilhaft. Das von Tornado verwendete E/A-Modell ist „Single-Threaded Non-Blocking IO + Multiplexing“, das sehr viele gleichzeitige Anforderungen unterstützen kann und eine relativ geringe Ressourcennutzung aufweist. Dies macht Tornado auch in einigen großen Webanwendungen weit verbreitet.
- Leichtgewichtig
Tornado ist klein und hat nur ein paar tausend Zeilen Code. Im Vergleich zu anderen Web-Frameworks ist die Lernkurve von Tornado auch reibungsloser. Daher kann Tornado für einige einfache Webanwendungen schnell erstellt und bereitgestellt werden.
- Unterstützt Coroutinen
Tornado unterstützt nicht nur Multi-Threads und Multi-Prozesse, sondern auch Coroutinen. Bei einigen E/A-intensiven Vorgängen können Coroutinen die CPU-Effizienz erheblich verbessern und gleichzeitig Kontextwechsel vermeiden.
3. So verwenden Sie Tornado: Tornado installieren: Erstellen Sie ein einfaches Codebeispiel für eine Webanwendung:
pip install tornado
- Im obigen Code haben wir eine MainHandler-Klasse erstellt, die die Klasse tornado.web.RequestHandler erbt, um HTTP-Anfragen zu verarbeiten. Die Funktion make_app() wird zum Erstellen eines Webanwendungsobjekts verwendet. Der akzeptierte Parameter ist eine Liste mit URL-Zuordnungsbeziehungen. In diesem Beispiel ordnen wir die URL „/“ der MainHandler-Klasse zu. Als nächstes rufen wir die Funktion app.listen() auf, um den Webserver zu starten und Port 8888 abzuhören. Rufen Sie abschließend tornado.ioloop.IOLoop.current().start() auf, um die Ereignisschleife zu starten und auf das Eintreffen der HTTP-Anfrage zu warten.
- 4. Zusammenfassung
Tornado ist ein sehr gutes Python-Webframework. Es basiert auf asynchronen und nicht blockierenden E/A-Operationen und kann Webanwendungen mit hoher Parallelität verarbeiten. Tornado unterstützt die einfache Coroutine-Programmierung und eignet sich daher auch für einige kleine und mittlere Webanwendungen. Tornado bietet eine umfangreiche API-Schnittstelle zum schnellen Erstellen von Webanwendungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Serverprogrammierung: Verwendung von Tornado als Webframework. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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