인터넷의 대중화와 함께 웹 애플리케이션에 대한 수요도 증가하고 있으며 이에 맞춰 웹 프레임워크도 발전하고 성장해 왔습니다. 강력한 언어인 Python은 웹 개발에서도 큰 이점을 보여줍니다. 많은 Python 웹 프레임워크 중에서 Tornado는 탁월한 선택입니다.
1. Tornado란 무엇입니까
Tornado는 Facebook에서 오픈 소스로 제공되고 Python 언어로 작성되었으며 매우 효율적인 IO 작업을 갖춘 간단한 웹 프레임워크입니다. Tornado는 원래 FriendFeed의 병목 현상 문제를 해결하기 위해 개발되었으며 나중에 인터넷 회사의 동시성 높은 웹 애플리케이션에 널리 사용되었습니다. Tornado는 높은 동시성 상황에 대처할 수 있는 비동기식 비차단 IO 작업을 제공합니다.
2. Tornado를 선택하는 이유
- 고속 IO 작업
Tornado는 비동기식, 비차단 IO 작업을 기반으로 하므로 동시성이 높은 웹 애플리케이션에 매우 유리합니다. Tornado에서 사용하는 IO 모델은 "단일 스레드 비차단 IO + 멀티플렉싱"으로, 매우 높은 동시 요청을 지원할 수 있고 상대적으로 리소스 사용량이 낮습니다. 이로 인해 Tornado는 일부 대규모 웹 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.
- Lightweight
Tornado는 크기가 작고 코드가 몇 천 줄에 불과하며 다른 웹 프레임워크에 비해 Tornado의 학습 곡선도 더 부드럽습니다. 따라서 일부 간단한 웹 애플리케이션의 경우 Tornado를 빠르게 구축하고 배포할 수 있습니다.
- 코루틴 지원
Tornado는 다중 스레드 및 다중 프로세스를 지원할 뿐만 아니라 코루틴도 지원합니다. 일부 IO 집약적 작업의 경우 코루틴은 컨텍스트 전환을 방지하면서 CPU 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
3. Tornado 사용 방법
- Tornado 설치
Tornado 설치는 매우 간단하며 pip를 통해 설치할 수 있습니다.
pip install tornado
- Tornado로 웹 애플리케이션 구축
다음은 간단한 구축 방법입니다. Tornado를 사용하는 웹 애플리케이션 코드 예:
import tornado.ioloop import tornado.web class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, world") def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), ]) if __name__ == "__main__": app = make_app() app.listen(8888) tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
위 코드에서는 HTTP 요청을 처리하기 위해 tornado.web.RequestHandler 클래스를 상속하는 MainHandler 클래스를 만들었습니다. make_app() 함수는 웹 애플리케이션 객체를 생성하는 데 사용되며, 이 함수가 받아들이는 매개변수는 URL 매핑 관계를 포함하는 목록입니다. 이 예에서는 URL "/"를 MainHandler 클래스에 매핑합니다. 다음으로 app.listen() 함수를 호출하여 웹 서버를 시작하고 포트 8888에서 수신 대기합니다. 마지막으로 tornado.ioloop.IOloop.current().start()를 호출하여 이벤트 루프를 시작하고 HTTP 요청이 도착할 때까지 기다립니다.
4. 요약
Tornado는 비동기식 및 비차단 IO 작업을 기반으로 하며 동시성이 높은 웹 애플리케이션을 처리할 수 있는 매우 우수한 Python 웹 프레임워크입니다. Tornado는 경량의 코루틴 프로그래밍을 지원하므로 일부 중소 규모 웹 애플리케이션에도 적합합니다. Tornado는 웹 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있는 풍부한 API 인터페이스를 제공합니다.
위 내용은 Python 서버 프로그래밍: Tornado를 웹 프레임워크로 사용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

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