Python Tornado搭建高并发Restful API接口服务

Posted pykk2019

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python Tornado搭建高并发Restful API接口服务相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python 的框架)有着明显的区别:它是非阻塞式服务器,而且速度相当快能实现高并发。得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用,Tornado 每秒可以处理数以千计的连接,这意味着对于实时 Web 服务来说,Tornado 是一个理想的 Web 框架。Tornado不同于其他python web框架,它是一个服务器,部署非常简单。

开发环境搭建:

1.Python3.7
2.Tornado 6.02

依赖包:

  1. peewee-async(异步数据库引擎)
  2. aiofiles(异步读写文件)
  3. Wtforms(表单)

项目组织结构:

类似于Django,由多个独立app构成:
技术图片

数据库模型

使用peewee提供的ORM,编写数据库基类,默认添加两个字段,添加时间和更新时间,如下:

from peewee import *
from datetime import datetime

class BaseModel(Model):
    add_time = DateTimeField(default=datetime.now, verbose_name="添加时间", help_text='添加时间')
    update_time = DateTimeField(default=datetime.now, verbose_name='更新时间', help_text='更新时间')

    def save(self, *args, **kwargs):
        if self._get_pk_value() is None:
            self.add_time = datetime.now().strftime(
                "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        self.update_time = datetime.now().strftime(
            "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

        return super(BaseModel, self).save(*args, **kwargs)

模型的设计类似于Django的ORM,在每个app中新建一个models.py文件,编写对应的数据表。

集成peewee-async实现异步CRUD操作

将peewee-async的manager绑定到全局的app变量中,并设置不允许同步

if __name__ == '__main__':
    app = web.Application(
        urlpatterns,
        debug=True,
        **settings
    )
    app.listen(8888)
    objects = Manager(db)

    db.set_allow_sync(False)
    app.objects = objects
    ioloop.IOLoop.current().start()

编写Handler

技术图片
所有自己写的handler都要继承RequestHandler,这里能实现的方法如下:
技术图片可以实现所有HTTP请求,注意要加上async,因为是异步的。

class CategoryHandler(web.RequestHandler):
    async def get(self, *args, **kwargs):
        #实现GET逻辑
        return {}
    
    async def post(self, *args, **kwargs):
        #实现post逻辑
        pass

设计urls映射关系

技术图片

测试API

使用postman工具进行测试
get -> /categories/
如图所示,JSON结构类似于djangorestframework,符合restful规范。
技术图片

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