python tornado 多线程 分片上传文件

在Python中使用Tornado进行多线程分片上传文件的步骤如下：

1. 导入所需的模块：

import os
import tornado.ioloop
import tornado.web
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

2. 创建一个自定义的RequestHandler类，并指定使用线程池处理请求：

class UploadHandler(tornado.web.RequestHandler):
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)  # 指定线程池的最大工作线程数

    @tornado.web.asynchronous
    @tornado.gen.coroutine
    def post(self):
        # 获取上传的文件
        file = self.request.files['file'][0]
        filename = file['filename']
        
        # 将文件分片保存到临时文件夹中
        temp_path = os.path.join('temp', filename)
        with open(temp_path, 'wb') as f:
            f.write(file['body'])
        
        # 处理文件分片的上传逻辑，可以使用多线程或协程进行处理
        
        self.finish("Upload complete")

3. 创建一个Tornado应用，并将自定义的RequestHandler指定为路由处理器：

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

4. 在主函数中启动Tornado服务：

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

这样，当客户端发送POST请求到`/upload`路径时，Tornado将会使用线程池来处理请求，将文件分片保存到临时文件夹中，并可以在`post`方法中实现自定义的文件分片上传逻辑。

请注意，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要添加更多的错误处理、文件合并等逻辑。另外，为了保证线程安全性，可能需要对临时文件进行加锁操作。