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在Tornado中，要使一个任务，我们经常需要用Tornado自己的异步模块，或者适配Tornado的第三方异步模块。

但很多情况下我们需要的功能模块可能没有适配Tornado的异步模型，然后我们自己又不可能造一个轮子。
这个时候，我们就可以使用Tornado自带的通过线程来将同步方法异步化。

虽然Tornado是单线程异步的Web框架，但是它也提供了使用线程来将同步任务异步化的装饰器。

在tornado.concurrent这个模块中有一个装饰器run_on_executor，使用它装饰在请求处理器的方法上，来使用线程将该同步任务异步话。

下面给出示例代码

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#!/usr/bin/env python3
# coding: utf-8

import time
import concurrent.futures

import tornado.web
import tornado.concurrent
import tornado.ioloop
import tornado.gen


class AsyncHandler(tornado.web.RequestHandler):

    # 要求请求处理器有一个`executor`属性表示异步执行器
    # 创建一个size为4的线程池执行器
    executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(4)

    @tornado.gen.coroutine
    def get(self):
        futures = [self.sleep(1) for i in range(8)]
        results = yield futures
        print(results)

    # 同步任务通过执行器异步化
    @tornado.concurrent.run_on_executor
    def sleep(self, sec):
        time.sleep(sec)
        return time.time()

    pass


if __name__ == "__main__":
    app = tornado.web.Application([(r"/", AsyncHandler)])
    app.listen(8000)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

启动Web服务后，访问/。

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jzqt@Dreamer:~$ curl localhost:8000/
[1467202920.2401285, 1467202920.240263, 1467202920.2402115, 1467202920.2403257, 1467202921.240244, 1467202921.2412646, 1467202921.2413185, 1467202921.241381]

可以看出，同步任务确实是异步化了。上面的用例是通过线程池来异步的，更多的使用方法就不多讲了，可以研究官方文档等。

注意：计算密集型任务使用线程优化作用不大，因为Python有GIL大家懂得。

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