database.tornado_mysql.err.OperationalError: (2003, "Can't connect to MySQL server on 'localhost' (255)")

这个错误通常表示 Tornado MySQL 无法连接到本地 MySQL 服务器。有几种可能的原因：

1. MySQL 服务器未运行或未正确配置。请确保 MySQL 服务器正在运行，并且您已经正确配置了 MySQL 服务器的主机名，端口和凭据。

2. 防火墙或其他网络安全软件可能会阻止 Tornado MySQL 连接到 MySQL 服务器。请检查您的防火墙设置和其他网络安全设置，确保允许 Tornado MySQL 连接到 MySQL 服务器。

3. 您的 MySQL 服务器可能已经配置为仅接受来自某些主机的连接。请检查 MySQL 服务器配置，确保允许来自 Tornado MySQL 所在的主机的连接。

4. 如果您使用的是本地 MySQL 服务器，则可能需要以管理员身份运行 Tornado MySQL。请尝试以管理员身份重新启动 Tornado MySQL。

如果您已经排除了以上可能的原因，并且问题仍然存在，请尝试在 Stack Overflow 或 Tornado MySQL 的 GitHub 存储库上寻求帮助。

相关问题

tornado.concurrent.run_on_executor 详情

`tornado.concurrent.run_on_executor` 是 Tornado 提供的一个装饰器，用于在异步函数中将 CPU 密集型操作转移到线程池中执行，从而避免阻塞 I/O 循环。

具体来说，`run_on_executor` 将一个异步函数转化为一个协程，该协程通过 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 的线程池来执行函数中的 CPU 密集型操作。`ThreadPoolExecutor` 是 Python 标准库中的一个线程池实现，可以在 `tornado.concurrent` 模块中以 `Future` 的形式使用。

使用 `run_on_executor` 装饰器可以实现将 CPU 密集型操作从 I/O 循环中分离出来，提高了应用程序的并发性能和响应速度。但是，由于线程池中的线程是有限的，如果使用不当，可能会导致线程池中的线程耗尽，从而影响应用程序的性能。

示例代码：

from tornado.concurrent import run_on_executor
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

executor = ThreadPoolExecutor()

@run_on_executor(executor)
async def cpu_bound_task():
    # CPU-bound task
    return

async def some_handler():
    # I/O-bound task
    await some_async_io_operation()
    # CPU-bound task
    await cpu_bound_task()
    # I/O-bound task
    await some_other_async_io_operation()

在上面的代码中，`cpu_bound_task` 函数被装饰为一个协程，并通过 `ThreadPoolExecutor` 在一个线程池中执行。在 `some_handler` 函数中，`cpu_bound_task` 函数被调用，由于它被装饰成了协程，因此不会阻塞 I/O 循环。

tornado_mysql事务_tornado_mysql的pool使用事务的方法。

在使用`tornado_mysql`的连接池时，可以使用以下代码来执行事务:

import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.gen
import tornado_mysql

class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self):
        db = self.application.db
        async with db.pool.acquire() as conn:
            async with conn.cursor() as cur:
                try:
                    await cur.execute("START TRANSACTION")
                    await cur.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (%s, %s)", (value1, value2))
                    await cur.execute("UPDATE table_name SET column3 = %s WHERE id = %s", (value3, id))
                    await cur.execute("COMMIT")
                    self.write("Transaction completed successfully!")
                except:
                    await cur.execute("ROLLBACK")
                    self.write("Transaction failed")

class Application(tornado.web.Application):
    def __init__(self):
        handlers = [
            (r"/", MainHandler),
        ]
        self.db = tornado_mysql.Pool(
            dict(host='localhost', port=3306, user='root', passwd='password', db='database_name'),
            max_size=10,
            autocommit=True
        )
        super(Application, self).__init__(handlers)

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

在上述代码中，我们首先创建了一个`Pool`对象，它包含了数据库的连接参数和连接池的最大连接数。然后，在我们的请求处理程序中，我们通过`pool.acquire()`方法获取一个连接。我们使用`async with`来确保在完成事务后自动释放该连接。

在使用的连接上创建一个`cursor`来执行事务中的SQL语句。在使用`try/except`块执行SQL语句时，如果任何一个语句失败，我们将立即回滚整个事务。如果所有语句都成功执行，则提交事务。

总之，使用`tornado_mysql`的连接池和事务非常简单，只需要在您的代码中添加一些额外的异步语句即可。