使用多线程处理文件分片的上传逻辑

当使用多线程处理文件分片的上传逻辑时，可以使用Python的`concurrent.futures`模块来实现线程池和并发执行任务的功能。以下是一个示例代码：

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

class UploadHandler(tornado.web.RequestHandler):
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)

    @tornado.web.asynchronous
    @tornado.gen.coroutine
    def post(self):
        file = self.request.files['file'][0]
        filename = file['filename']
        
        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，使用线程池进行并发处理
        future = self.executor.submit(self.process_file, temp_path)
        tornado.ioloop.IOLoop.current().add_future(future, self.on_complete)

    def process_file(self, temp_path):
        # 在这里实现文件分片上传的逻辑
        # 可以使用多线程进行并发处理
        
        # 示例：将分片文件合并为完整的文件
        output_file = 'output.txt'
        with open(output_file, 'ab') as output:
            with open(temp_path, 'rb') as f:
                output.write(f.read())
        
        # 删除临时文件
        os.remove(temp_path)
        
    def on_complete(self, future):
        # 文件上传完成后的回调函数
        self.finish("Upload complete")

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

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

在上述代码中，我们使用`ThreadPoolExecutor`创建了一个具有4个工作线程的线程池。在`post`方法中，我们将文件分片保存到临时文件夹后，使用线程池的`submit`方法提交了一个任务，该任务会调用`process_file`方法来处理文件分片的上传逻辑。`process_file`方法中，我们可以使用多线程进行并发处理，例如将分片文件合并为完整的文件。最后，在任务完成后的回调函数`on_complete`中，我们发送响应给客户端，表示文件上传完成。

请注意，在实际应用中，可能需要添加更多的错误处理、并发控制以及对临时文件的加锁操作，以确保线程安全性和文件上传的可靠性。