tornado中async配多个await

在Tornado中，我们可以使用`async`和`await`关键字来进行异步编程。当我们需要同时执行多个异步操作时，可以使用`async with`语句来管理这些异步操作。

具体来说，我们可以通过创建一个`async with`上下文，将多个异步操作放入其中，并使用`await`关键字来等待它们完成。例如：

async with asyncio.gather(async_func1(), async_func2(), async_func3()) as (result1, result2, result3):
    # do something with the results

在上面的示例中，我们使用了`asyncio.gather()`函数来将三个异步函数包装起来，并使用`async with`语句来管理它们。当这些异步函数全部完成后，我们可以通过解构元组的方式获取它们的返回结果，并在上下文中进行后续处理。

相关问题

Tornado 协程

Tornado 是一个 Python Web 框架，它采用了非阻塞的 I/O 模型和协程的方式来处理请求，为开发高并发的 Web 应用提供了良好的支持。

协程是一种轻量级的线程，它非常适合处理 I/O 密集型任务。在 Tornado 中，可以使用 Python 3.5 引入的 async/await 语法来编写协程，通过 asyncio 库来实现协程的调度。

Tornado 的协程模型可以让多个请求共享同一个线程，避免了线程切换的开销，提高了系统的性能和吞吐量。此外，Tornado 还提供了一些常用的协程库，比如 tornado.gen 和 tornado.concurrent，方便开发者编写异步代码。

总之，Tornado 的协程模型可以让开发者更加轻松地编写高效的异步代码，提高 Web 应用的性能和可扩展性。

tornado性能怎么样

Tornado是一个基于Python的高性能Web框架，它以异步非阻塞的方式处理请求，因此在性能方面具有一定的优势。下面是几个关于Tornado性能的要点：

1. 异步非阻塞：Tornado使用非阻塞的I/O模型，通过使用异步事件循环来实现高并发处理请求。这种方式使得Tornado在处理大量并发请求时性能表现较好。

2. 单线程：Tornado采用单线程的方式运行，因此可以避免多线程/多进程带来的线程切换或进程间通信的开销，提高了性能。

3. 高性能服务器支持：Tornado可以与高性能的服务器如Nginx、uWSGI等配合使用，通过反向代理或者uwsgi协议等方式提高性能。

4. 异步特性：Tornado支持异步编程，通过使用协程（Coroutine）和异步函数（Async/Await）等技术，可以更好地利用CPU和IO资源，提高系统的吞吐量。

5. 扩展性：Tornado具有良好的扩展性，可以通过添加多个进程或者多个实例来横向扩展应用程序，以满足高并发负载的需求。

总体来说，Tornado在处理高并发请求和IO密集型任务方面表现出色，适合构建需要高性能的Web应用程序。然而，对于CPU密集型任务，由于Tornado采用单线程模型，性能可能会受到限制。因此，在选择使用Tornado时需要根据应用场景和需求进行评估。