如何使 Tornado 中的 SQLAlchemy 异步？

在互联网改进的世界中，异步编程对于有效管理过度并发性变得越来越重要。Tornado 是一种流行的 Python 异步 Web 框架，被认为可以轻松处理数千个并发事务。SQLAlchemy 是一个有效的对象关系映射 (ORM) 库，可简化 Python 应用程序中的数据库交互。结合 Tornado 和 SQLAlchemy 的强大功能可以产生坚固且高性能的互联网应用程序。在本文中，我们将探讨如何使 SQLAlchemy 在 Tornado 应用程序中轻松工作，同时利用异步编程的强大功能。

与主题相关的概念

在深入讨论实际程序之前，让我们简要介绍一下有关此主题的一些重要原则：

异步函数：

异步编程是一种允许任务同时运行的编程范例，允许在包中使用更绿色和响应更快的有用资源。
在Python中，async和watch-for关键字用于解释异步代码。
异步代码可以停止并重新启动，从而允许在不阻塞主线程的情况下执行额外的任务。

Tornado:

Tornado 是一个 Python 互联网框架，旨在构建异步网络应用程序。
它利用场合循环来成功处理I/O特定操作，适合高并发场景。
Tornado 提供非阻塞服务器，使其成为长期连接和实时程序（如聊天服务器和流媒体服务）的理想选择。

SQLAlchemy:

SQLAlchemy 是一个著名的 Python 库，它通过赋予 ORM 来简化数据库交互。
它允许构建者使用 Python 对象而不是未经处理的 SQL 查询来绘制数据库。
SQLAlchemy 支持各种数据库引擎，使其成为 Python 程序中数据库集成的通用首选。

协程：

在Python中，协程是一种特殊类型的函数，可以暂停和恢复。
协程是使用 async def 语法定义的，用于编写异步代码。
在 Tornado 中，协程经常用于处理异步操作，例如数据库查询。

Tornado 的异步装饰器：

Tornado 提供了 @gen.Coroutine 和 @gen.Asynchronous 等装饰器来将函数标记为异步。
这些装饰器支持在 Tornado 程序中使用协程。

Tornado 中的 SQLAlchemy 是异步的

现在我们已经对基本概念有了基本的了解，接下来让我们继续讨论在 Tornado 应用程序中异步运行 SQLAlchemy 所需的步骤。

第1步：设置环境

在开始之前，请确保您已安装以下选项。

Python
Tornado
SQLAlchemy
兼容的数据库引擎（例如，SQLite、MySQL、PostgreSQL）

先使用 pip 安装 Tornado 和 SQLAlchemy：

Python 复制代码

pip install tornado sqlalchemy

第 2 步：运行 Tornado 应用程序

创建 Tornado 应用程序首先定义一个基本的 Tornado Web 应用程序。这将成为异步集成 SQLAlchemy 的基础。

Python 复制代码

import tornado.ioloop
import tornado.web

class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
	async def get(self):
		self.write("Hello, Tornado!")

def make_app():
	return tornado.web.Application([
		(r"/", MainHandler),
	])

if __name__ == "__main__":
	app = make_app()
	app.listen(8888)
	tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

步骤 3：配置 SQLAlchemy

接下来，您需要配置 SQLAlchemy 以与您选择的数据库引擎配合使用。SQLAlchemy 支持多个数据库，因此请确保安装了正确的数据库驱动程序。以下是为 SQLite 配置 SQLAlchemy 的示例：

Python 复制代码

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 创建SQLAlchemy引擎
engine = create_engine("sqlite:///mydatabase.db")

# 创建 session factory
SessionFactory = sessionmaker(bind=engine)

第 4 步：使用异步 SQLAlchemy 查询

要使 SQLAlchemy 异步，您需要使用协程和 Tornado 异步准备器。在此示例中，我们使用 @gen.coroutine 装饰器来标记 query_database。在协程中，我们创建一个会话，执行异步数据库查询，并在finally块上关闭会话。让我们为简单的数据库查询创建一个异步任务：

Python 复制代码

from tornado import gen

@gen.coroutine
def query_database():
	# 创建 session
	session = SessionFactory()

	try:
		# 异步查询数据库
		result = session.query(User).filter(User.name == "Alice").first()

		# 处理结果
		if result:
			print("User found:", result.name)
		else:
			print("User not found")

	finally:
		# 关闭会话
		session.close()

第 5 步：将异步 SQLAlchemy 添加到 Tornado 处理程序

要在 Tornado 处理程序中使用异步 SQLAlchemy 查询，只需在 Tornado 处理程序中调用 query_database 函数即可。调用异步函数等待结果时一定要使用yield关键字：

Python 复制代码

class UserHandler(tornado.web.RequestHandler):
	async def get(self):
		# 调用异步数据库查询
		await query_database()
		self.write("User query complete")

if __name__ == "__main__":
	app = make_app()
	app.listen(8888)
	tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

当您调用await query_database()时，您允许Tornado事件循环在等待数据库查询完成时继续其其他任务。

完整代码实现（main.py）

Python 复制代码

import tornado.ioloop
import tornado.web
from tornado import gen
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 定义SQLAlchemy模型
Base = declarative_base()

class User(Base):
	__tablename__ = 'users'

	id = Column(Integer, primary_key=True)
	name = Column(String)

# 配置SQLAlchemy
engine = create_engine("sqlite:///mydatabase.db")
SessionFactory = sessionmaker(bind=engine)

# 定义异步SQLAlchemy查询
@gen.coroutine
def query_user_by_name(name):
	session = SessionFactory()

	try:
		result = session.query(User).filter(User.name == name).first()
		raise gen.Return(result)
	finally:
		session.close()

# Tornado 请求处理程序
class UserHandler(tornado.web.RequestHandler):
	async def get(self, name):
		user = await query_user_by_name(name)
		if user:
			self.write(f"User found: {user.name}")
		else:
			self.write("User not found")

def make_app():
	return tornado.web.Application([
		(r"/user/([^/]+)", UserHandler),
	])

if __name__ == "__main__":
	app = make_app()
	app.listen(8888)
	tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

这里，此代码片段仅供参考。在实际工作中，所有代码都写在不同的文件中。