我心中的 tornado 最佳实践

本文最先发表于我的博客 我心中的 tornado 最佳实践

最新开发新项目一直在学习tornado的知识，在前人的基础上找了些最佳实践，记录以下，备查。

tornado 新人一枚，欢迎大神拍砖~

项目目录结构

import tornado.ioloop
import tornado.web

## 业务处理层
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        self.write("Hello, world")

## 系统入口app 及 路由层
def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
    ])

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

上边是tornado 官网的hello world的实例，tornado作为web框架使用时，只须要处理逻辑的handler和系统入口application及路由便可启动系统，只提供了框架
最核心的部分，使系统更加灵活。这样咱们在开发的时候便拥有了自主选择权，能够选择本身喜欢的模板语言，能够选择是否使用orm，根据本身的需求任意组装。
这样问题便来了，咱们只能凭借咱们有限的开发经验来组织咱们的项目结构，路由层、业务层、数据库层等。有没有一个tornado的项目结构的最佳实践呢？
经同事介绍，我从github 上找到了这个项目tornado-boilerplate,虽然说6年没有更新了，可是这个目录结构对
我这个初学者足够了。

tornado-boilerplate/
    handlers/  # handler 处理逻辑
        foo.py
        base.py  # 在其中重写 RequestHandler 的部分方法，或自定义方法完成本身的功能。
    lib/  # 其余python的模块 
    logconfig/  # 日志相关配置
    media/  # 静态文件
        css/
            vendor/
        js/
            vendor/
        images/
    requirements/  # 环境依赖
        common.txt
        dev.txt
        production.txt
    templates/  # 模板文件
    vendor/  # python的依赖包
    environment.py  # 修改python path 增长 lib vender等目录的包
    fabfile.py  # 远程部署文件
    app.py  # app 启动文件
    settings.py  # 项目配置文件

sqlalchemy 和 tornado的结合

sqlalchemy 是python系用的最多的orm，咱们的项目也选用了sqlalchemy 。在结合sqlalchemy 和tornado过程当中，查阅了大量资料。
sqlalchemy 执行各类操做时，最基本的单元为session。sqlalchemy 官方文档建议，尽可能适用框架的第三方扩展包来集成sqlalchemy，能够自动的管理session范围。根据sqlalchemy 文档，session的管理放在了每次的request请求中处理为最佳，及每次请求进来时，实例化session，请求结束后，将session关闭，见这里和 tornado的一个相关issues。

结合以下：

from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker
from models import *  # import the engine to bind

class Application(tornado.web.Application):
def __init__(self):
    handlers = [
        (r"/users", UsersHandler),
    ]
    settings = dict(
        cookie_secret="some_long_secret_and_other_settins"
    )
    tornado.web.Application.__init__(self, handlers, **settings)
    # Have one global connection.
    self.session = scoped_session(sessionmaker(bind=engine))

class BaseHandler(tornado.web.RequestHandler):

    def prepare(self):
        self.session = self.application.session

    def get_current_user(self):
        user_id = self.get_secure_cookie("user")
        if not user_id: return None
        return self.db.query(User).get(user_id)
    
    def on_finish(self):
        self.session.remove()

此处的scoped_session, 可理解为session的注册表，从中取用和交还，并保证屡次取用的为统一session。详见官方文档，这里

另外须要注意，此处的sqlalchemy的数据库查询，并非异步，当使用tornado 的异步特性时，遇到查询数据库慢时，仍是会阻塞的，此时咱们更多的须要考虑的
是去优化咱们的sql，而不是异步查询数据库。由于，当数据库的查询慢到能够阻塞进程时，说明确实是有问题了。除非咱们确实是有这种长时间查询数据库的需求。
tornado 自己并无提供数据库层的异步，看了许多异步查询数据库的三方库，都不是特别成熟。还有另外一种解决方案，是使用其余异步任务库来完成长时间查询数据库的需求，如celery。

tornado 日志使用

tornado 的日志模块使用了python的logging模块实现。tornado 文档日志部分说的比较简单，这里.
让人读了，比较糊涂，文中说了，3个内部的 logger: access 、application 和 general。一开始我觉得是使用这3个logger来记录tornado中的日志信息，
其实不是，他们只是tornado本身内部使用的。咱们彻底能够本身获取咱们的logger,即便用root logger 。tornado 做者建议如此，可见这里

可以下使用，在py中直接获取logger:

import logging 

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.info('...')

同时tornado提供了，logger的配置项，提供了日志的文件的命名，路径，切分等功能。均在在tornado.log.py里定义。

# tornado/log.py 
def define_logging_options(options=None):
    """Add logging-related flags to ``options``.

    These options are present automatically on the default options instance;
    this method is only necessary if you have created your own `.OptionParser`.

    .. versionadded:: 4.2
        This function existed in prior versions but was broken and undocumented until 4.2.
    """
    if options is None:
        # late import to prevent cycle
        import tornado.options
        options = tornado.options.options
    options.define("logging", default="info",
                   help=("Set the Python log level. If 'none', tornado won't touch the "
                         "logging configuration."),
                   metavar="debug|info|warning|error|none")
    options.define("log_to_stderr", type=bool, default=None,
                   help=("Send log output to stderr (colorized if possible). "
                         "By default use stderr if --log_file_prefix is not set and "
                         "no other logging is configured."))
    options.define("log_file_prefix", type=str, default=None, metavar="PATH",
                   help=("Path prefix for log files. "
                         "Note that if you are running multiple tornado processes, "
                         "log_file_prefix must be different for each of them (e.g. "
                         "include the port number)"))
    options.define("log_file_max_size", type=int, default=100 * 1000 * 1000,
                   help="max size of log files before rollover")
    options.define("log_file_num_backups", type=int, default=10,
                   help="number of log files to keep")

    options.define("log_rotate_when", type=str, default='midnight',
                   help=("specify the type of TimedRotatingFileHandler interval "
                         "other options:('S', 'M', 'H', 'D', 'W0'-'W6')"))
    options.define("log_rotate_interval", type=int, default=1,
                   help="The interval value of timed rotating")

    options.define("log_rotate_mode", type=str, default='size',
                   help="The mode of rotating files(time or size)")

    options.add_parse_callback(lambda: enable_pretty_logging(options))

当parse_command_line()执行时，日志默认值被初始化，通知格式化了root logger，相关代码均在tornado.log.py中。

有关root logger 的理解，可阅读这篇博客《python日志logging详解》
如何修改tornado日志格式，可参考这里，change the log outpu format for a tornado app

其余找到的最佳实践的资料

• tornado wiki 你能够从tornado的wiki找到一些生产和开发中的最佳实践。

• Intoduction tornado 虽然此文档的tornado版本是老的，可是介绍的知识点，比较全面且通俗易懂。

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