开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

我可以限制Mojo::IOLoop的连接数量吗？

是的，您可以通过设置max_connections参数来限制Mojo::IOLoop的连接数量。max_connections参数用于指定允许的最大连接数。当连接数达到该限制时，新的连接请求将被拒绝。

以下是一个示例代码，展示如何使用max_connections参数来限制连接数量：

use Mojo::IOLoop;

# 设置最大连接数为100
Mojo::IOLoop->singleton->max_connections(100);

# 在此处添加您的代码，处理连接请求

# 启动事件循环
Mojo::IOLoop->start;

在上述示例中，max_connections被设置为100，这意味着最多允许100个并发连接。如果有更多的连接请求到达，超过限制的连接将被拒绝。

Mojo::IOLoop是一个强大的异步事件循环框架，常用于构建高性能的网络应用程序。它支持异步IO操作、定时器、信号处理等功能，非常适合开发云计算领域的应用程序。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云服务器（CVM）和腾讯云负载均衡（CLB）。腾讯云服务器提供了可靠的计算能力，可以满足您的应用程序运行需求；腾讯云负载均衡可以帮助您实现流量分发和负载均衡，提高应用程序的可用性和性能。

腾讯云服务器（CVM）产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm

腾讯云负载均衡（CLB）产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/clb

相关搜索:GAE可以限制我的websocket连接吗？Python Tkinter，我可以限制条目的数量吗？我可以限制可能的意图数量来回应Alexa的询问吗？可以打开的窗户数量有限制吗？我们可以限制检查样式错误的数量吗？Sequelize -是否可以限制连接表中的记录数量 ParseObject数组可以容纳的对象数量有限制吗？Kafka:我们可以限制每个key的消息数量吗？您可以拥有的路由数量有限制吗？路线的数量有限制吗？我可以限制通用堆栈的深度吗？我可以限制dpdk的页面大小吗？我如何限制显示的评论数量？我可以限制UITextField的字符集吗？我可以限制<p>中的文本宽度吗？Activiti动态表可以处理的选项数量有限制吗？在TFLite中可以检测到的对象数量有限制吗？我可以添加到PATH的目录数量是否有限制可以限制同时运行的oozie工作流的数量吗？我可以在GitHub中限制提交吗

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

13 | Tornado源码分析：BaseIOStream 对象(下)

hello 大家好上期我们已经介绍了 tornado.iostream 模块，也整理了核心代码，不知大家是否理解其中的运作原理，本期我们对这部分的源码进行批注并进行总结。 # -*- encoding: utf-8 -*- # !/usr/bin/python """ @File : __init__.py.py @Time : 2020/09/13 15:24 @Author : haishiniu @Software: PyCharm """ import numbers import socket import sys import errno from tornado import ioloop, stack_context from tornado.concurrent import TracebackFuture from tornado.iostream import UnsatisfiableReadError, StreamBufferFullError from tornado.log import app_log, gen_log from tornado.util import errno_from_exception class BaseIOStream(object): def __init__(self, io_loop=None, max_buffer_size=None, read_chunk_size=None, max_write_buffer_size=None): self.io_loop = io_loop or ioloop.IOLoop.current() self.max_buffer_size = max_buffer_size or 104857600 # 每次<fd>.read调用最多读取的字节数 self.read_chunk_size = min(read_chunk_size or 65536,self.max_buffer_size // 2) # 读缓冲区：读缓冲区中的数据分为已经被消费 + 尚未被消费的。 self._read_buffer = bytearray() # 读指针指向第一个尚未被消费的字节。随着缓冲区中的数据被消费，读指针会右移。 # 当读指针大于缓冲区大小时，缓冲区会向右收缩，释放空间。 self._read_buffer_pos = 0 # 读缓冲区的大小（特指未被消费的那部分缓冲区的大小） self._read_buffer_size = 0 # read_bytes()方法的第一个参数 self._read_bytes = None # read callback 当读操作完成之后，会调用该回调函数 self._read_callback = None # read future 当读操作完成时，会将数据或异常信息填充到该对象中； self._read_future = None # 关注的事件 self._state = None # 异步的读取指定数量的字节。 # 如果指定了callback，那么当读取到指定数量的数据之后，会使用数据作为第一个参数调用这个回调函数； # 如果没有指定callback，则返回一个Future对象。 # 本次我们只解析 streaming_callback、partial为默认值的情况。 def read_bytes(self, num_bytes, callback=None, streaming_callback=None, partial=False): future = self._set_read_callback(callback) assert isinstance(num_bytes, numbers.Integral) self._read_bytes = num_bytes self._read_partial = partial self._streaming_callback = stack_context.wrap(streaming_callback) try: self._try_inline_read() except: if future is not None: future.add_done_callback(lambda f: f.exc

03

session会话管理

session会话和cookie一起被称为会话跟踪技术，主要通过保存在服务器端的session数据和客户端浏览器的cookie数据共同完成用户访问服务器的足迹记录。

02

Tornado基础学习篇

Tornado是使用Python编写的一个强大的、可扩展的Web服务器。它在处理严峻的网络流量时表现得足够强健，但却在创建和编写时有着足够的轻量级，并能够被用在大量的应用和工具中。

01

关于Tornado:真实的异步和虚假的异步

我们知道Tornado 优秀的大并发处理能力得益于它的 web server 从底层开始就自己实现了一整套基于 epoll 的单线程异步架构，其他 web 框架比如Django或者Flask的自带 server 基本是基于 wsgi 写的简单服务器，并没有自己实现底层结构。而tornado.ioloop 就是 tornado web server 最底层的实现。

01

惊群效应

传统的服务器使用“listen-accept-创建通信socket”完成客户端的一次请求服务。在高并发服务模型中，服务器创建很多进程-单线程（比如apache mpm）或者n进程：m线程比例创建服务线程（比如nginx event）。机器上运行着不等数量的服务进程或线程。这些进程监听着同一个socket。这个socket是和客户端通信的唯一地址。服务器父子进程或者多线程模型都accept该socket，有几率同时调用accept。当一个请求进来，accept同时唤醒等待socket的多个进程，但是只有一个进程能accept到新的socket，其他进程accept不到任何东西，只好继续回到accept流程。这就是惊群效应。如果使用的是select/epoll+accept，则把惊群提前到了select/epoll这一步，多个进程只有一个进程能acxept到连接，因为是非阻塞socket，其他进程返回EAGAIN。

【Tornado】协程队列和异步DNS解析器在Tornado项目里的实战表现已经运用详解

从队列中删除项目并将其返回。返回可等待项目龙卷风。util在项目可用或引发after TimeoutError超时后解析。超时可以是一个表示时间的数字（使用tornado.ioloop.ioloop.time，通常是time.time）datetime timedelta对象用于相对于当前时间的截止时间。指示先前排队的任务已完成。

03

tornado 使用peewee-async 完成异步orm数据库操作

tornado是一个异步web框架，其中不能使用阻塞的操作，不然会导致整个程序的阻塞。数据库操作时不可避免的需要使用，这里采用的是peewee-async去解决。

02

tornado框架的简单实用

一.安装模块 pip3 install tornado 二.简单的起服务的方法 import json, datetime from tornado.web import RequestHandler, Application from tornado.ioloop import IOLoop from tornado.httpserver import HTTPServer from tornado.options import define, options # 异步 import tornado.ge

02

Tornado实现多进程/多线程的HTTP服务

1.实现处理请求的Handler，该类继承自tornado.web.RequestHandler，实现用于处理请求的对应方法如：get、post等。返回内容用self.write方法输出。

01

C++实现epoll echo服务器

通常来说，实现处理tcp请求，为一个连接一个线程，在高并发的场景，这种多线程模型与Epoll相比就显得相形见绌了。epoll是linux2.6内核的一个新的系统调用，epoll在设计之初，就是为了替代select, poll线性复杂度的模型，epoll的时间复杂度为O(1), 也就意味着，epoll在高并发场景，随着文件描述符的增长，有良好的可扩展性。

03

Bokeh库进行实时数据可视化指南

随着数据科学和可视化的日益普及，实时数据可视化成为了许多应用程序中必不可少的一部分。Python语言以其丰富的数据科学生态系统而闻名，其中Bokeh库作为一种功能强大的可视化工具，为实时数据的可视化提供了优秀的支持。本文将介绍如何使用Bokeh库实现实时数据的可视化，并提供相关代码实例。

02

初识Tornado

以Django为代表的python web应用部署时采用wsgi协议与服务器对接（被服务器托管），而这类服务器通常都是基于多线程的，也就是说每一个网络请求服务器都会有一个对应的线程来用web应用（如Django）进行处理。

01

Python 通过监听端口实现唯一脚本运行方式

补充知识：Python：一个简单的tornado程序：监听服务器端口，访问时给浏览器返回一个字符串

05

python3.6写一个http接口服务，给别人调用1

首先推荐tornado，Tornado是一个Python web框架和异步网络库，最初在FriendFeed开发。通过使用无阻塞网络I/O，Tornado可以扩展到数万个开放连接，使其成为长轮询、WebSocket和其他需要与每个用户建立长时间连接的应用程序的理想选择。简易而且本地win10能够跑起来。

01

Tornado 源码阅读：初步认识

来源：国夫君 segmentfault.com/a/1190000002971992 ioloop `ioloop`是`tornado`的核心模块,也是个调度模块,各种异步事件都是由他调度的,所以必须弄清他的执行逻辑源码分析而`ioloop`的核心部分则是 `while True`这个循环内部的逻辑,贴上他的代码下 def start(self): if self._running: raise RuntimeError("IOLoop is already running") self.

04

[33]python Web 框架:Tornado

备注： Tornado应该运行在类Unix平台，为了达到最佳的性能和扩展性，仅推荐Linux和BSD(充分利用Linux的epoll工具和BSD的kqueue达到高性能处理的目的)

01

把酒言欢话聊天，基于Vue3.0+Tornado6.1+Redis发布订阅(pubsub)模式打造异步非阻塞(aioredis)实时(websocket)通信聊天系统

“表达欲”是人类成长史上的强大“源动力”，恩格斯早就直截了当地指出，处在蒙昧时代即低级阶段的人类，“以果实、坚果、根作为食物；音节清晰的语言的产生是这一时期的主要成就”。而在网络时代人们的表达欲往往更容易被满足，因为有聊天软件的存在。通常意义上，聊天大抵都基于两种形式：群聊和单聊。群聊或者群组聊天我们可以理解为聊天室，可以有人数上限，而单聊则可以认为是上限为2个人的特殊聊天室。

01

Python Web 框架：Tornado

**备注：** Tornado应该运行在类Unix平台，为了达到最佳的性能和扩展性，仅推荐Linux和BSD(充分利用Linux的epoll工具和BSD的kqueue达到高性能处理的目的)

01

python Tornado使用(web框架)

Tornado是一个Python Web框架和异步网络库，最初由FriendFeed开发。通过使用非阻塞网络I / O，Tornado可以扩展到成千上万的开放连接，使其非常适合长时间轮询， WebSocket和其他需要与每个用户建立长期连接的应用程序。

01

tornado 简易教程

以Django为代表的python web应用部署时采用wsgi协议与服务器对接（被服务器托管），而这类服务器通常都是基于多线程的，也就是说每一个网络请求服务器都会有一个对应的线程来用web应用（如Django）进行处理。

02

muduo TcpServer粗略过程

使用 \muduo\examples\asio\chat\server.cc 作例子

02

比C语言还快20%！Mojo首个大模型开放下载，性能达Python版250倍

他利用Mojo的SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据）和向量化原语，将llama2.py转化为Mojo，性能较Python版本提升了近250倍。

03

Python Web 框架：Tornado1.Tornado2.安装3.使用4.Tornado 代码解析

备注： Tornado应该运行在类Unix平台，为了达到最佳的性能和扩展性，仅推荐Linux和BSD(充分利用Linux的epoll工具和BSD的kqueue达到高性能处理的目的)

03

Tornado入门（一）【简介】

Tornado是基于Python实现的异步网络框架，它采用非阻塞IO，可以支持成千上万的并发访问量，所以非常适合于长轮询和Websocket，以及其他需要持久连接的应用场景。

02

Tornado 源码阅读：初步认识

而`ioloop`的核心部分则是 `while True`这个循环内部的逻辑,贴上他的代码下

02

真正的 Tornado 异步非阻塞

專欄 ❈正小歪，Python 工程师，主要负责 Web 开发和日志数据处理。博客文章《真正的 Tornado 异步非阻塞》、《使用 JWT 让你的 RESTful API 更安全》等多次入选知名技术社区每日精选。《使用 Shipyard 搭建 Docker 集群》被选入 Dockerone 周报。个人博客: https://www.hexiangyu.me GitHub: https://github.com/zhengxiaowai❈ 其中 Tornado 的定义是 Web 框架和异步网络库，其中他

06

muduo网络编程库阅读

遵从Reactor模型，简单阅读了下。来到目录examples/ace/loggin/server.cc server.cc main->LogServer->EventLoop和TcpServer

02

07 | Tornado源码分析：IOLoop之instance or current ？

hello,各位好，上期聊完Configurable 中最核心的内容后我们再回来到我们之前说的 IOLoop 中，通过之前的介绍我们已经知道了 Tornado 在实例化 IOLoop 之前通过Configurable类的工厂方法模式自动选择了底层是基于Select 、Epoll等来做我们的多路复用的"核心"。好，选择完毕后就面临着实例化了那 IOLoop 中的instance 、current 这两个方法我们应该如何选择呢？之前常有人被问到这两者如何选择以及适用场景本期我们就来为大家剖析源码中的这段。我们先看一下源文件：

02

多线程让可扩展性走进了死胡同

这是一篇来自Python世界的文章，但是对整个编程领域还是适用的，多线程虽然让我们处理请求更快，但是也是有天花板的，绿色(微线程micro-thread)线程之类才是解决方案。多线程软件开发解决了大量的问题，尤其是以网络为中心的应用程序，这些程序需要严苛的性能快速响应用户。不幸的是，多线程并不足以解决大规模并发性的问题。解决这些问题需要改变编程模型，使用异步事件和基于回调机制。在Druva,我们创建了一个基于python库的名为Dhaga来解决大规模并发，而编程模型不需要重大改变。软件开发人员生活在一个并发的世界。线程如今是一等公民，今天在开发过程中，特别是当您的应用程序执行密集的网络运营，如同Druva一样的inSync系统(网络安全同步产品)。多线程帮助网络操作的编程代码流变得简单和顺序。当我们的应用程序需要增强的性能或改善其可伸缩性,我们可以增加线程的数量。但是当需要成千上万规模的并发请求,线程是不够的。我们发现多线程使用有以下缺点： 1. inSync系统客户端需要大量的文件通过网络RPC调用备份到服务器。开发人员加快速度的典型方法是使用线程。但多线程带来的性能却增加内存和CPU的使用成本;开发人员需要在速度和线程数之间保持一个平衡。 2.我们的服务器需要处理inSync系统与成千上万的客户之间并发连接和通知。为了有效地处理连接,我们使用线程来处理请求。但inSync系统客户的不断增加也意味着我们不得不继续增加线程的数量,从而消耗大量服务器的内存和CPU。 3.我们的Web服务器需要处理成千上万的平行的HTTP请求。大部分工作是在接收和发送的数据网络套接字并将其传给inSync系统的后端。导致大多数的线程等待网络操作。导致C10K问题，当有成千上万的同步请求到Web服务器，为每个请求生成一个线程是相当不可扩展的(Scale)。异步框架的限制许多异步框架,包括 Twisted扭曲、Tornado龙卷风和asyncore可以帮助开发人员远离使用线程的流行的方式。这些框架依赖非阻塞套接字和回调机制(类似Node.js)。如果我们按原样使用这些框架,我们Druva代码的主要部分必须重构。这不是我们想要做的事。重构代码会增加开发和测试周期,从而阻止我们达到规模要求。鉴于产品的多个部分需要大规模,我们每个人将不得不重构他们——因此增加一倍或两倍的努力。为了避免改变如此多的代码,我们不得不离开直接使用现有的框架。幸运的是,我们发现一些有用的工具。因为我们想要控制在网络I / O的代码执行,我们需要一种将一个线程划分为微线程micro-thread的方法。我们发现greenlets。它提供一种非隐式的微线程调度，称为co-routine协程。换句话说。当你想控制你的代码运行时它非常有用。您可以构建自定义计划的微线程，因为你可以控制greenlets什么时候yield暂停。这对我们来说是完美的,因为它给了我们完全控制我们的代码的调度。 Tornado是一个用Python编写的简单的、非阻塞的Web服务器框架,旨在处理成千上万的异步请求。我们使用它的核心组件,IOLoop IOStream。IOLoop是一个非阻塞套接字I / O事件循环;它使用epoll(在Linux上)或队列(BSD和Mac OS X)，如果他们是可用的,否则选择()(在Windows上)。IOStream提供方便包装等非阻塞套接字读和写。我们委托所有套接字操作给Tornado，然后使用回调触发代码操作完成(banq注：非常类似Node.js机制)。这是一个好的开始,但我们需要更多。如果我们在我们的代码中直接用上面的模块,我们大量的RPC代码将不得不改变，通过greenlets调度RPC，确保greenlets不要阻塞(如果greenlets堵塞，它会堵塞整个线程和其他全部),处理来自tornado的回调功能。我们需要一个抽象来管理和安排greenlets 以避免让它被外部调用堵塞，这个抽象能够超越线程达到大规模可扩展。这个抽象是Dhaga，它能让应用代码流编程起来像传统同步顺序，但是执行是异步的。 Dhaga(来自印地语,这意味着线程)是我们抽象的一个轻量级线程的执行框架。Dhaga类是来源于greenlet，使用堆栈切换在一个操作系统线程中执行多个代码流。一个操作系统的线程中使用协作调度执行多个dhagas。每当一段dhaga等待时(主要是等待一个RPC调用返回)，它yield控制权给父一级(也就是说,是创建它的操作系统级别线程的执行上下文)。然后父一级会调度安排的另一个dhaga准备运行。RPC调用将传递给tornado web服务器异步写入Socket，然后在其返回时注册一个回调，当这个RPC返回时，正在等待的dhaga将被添加到可运行队列中，然后后被父线程拾起。(banq注：类似node.js原理) 我们可以使用Dhaga代替线程

03

爬虫性能相关

根据文章内容撰写摘要总结。

07

python Tornado框架入

Tornado介绍 Tornado 是一个Python web框架和异步网络库起初由 FriendFeed 开发. 通过使用非阻塞网络I/O, Tornado 可以支持上万级的连接，处理长连接, WebSockets, 和其他需要与每个用户保持长久连接的应用. Tornado 大体上可以被分为4个主要的部分: web框架 (包括创建web应用的 RequestHandler 类，还有很多其他支持的类). HTTP的客户端和服务端实现 (HTTPServer and AsyncHTTPC

04

比Python快6.8万倍，新语言Mojo首次开放下载，AI大佬：开发生态多年来最大升级

新语言Mojo，来自LLVM之父和Swift之父Chris Lattner，性能可达到目前版本Python的68000倍。

05

缩略muduo库（9）：TcpServer

准备讲解了，这里就直接放代码吧。 #pragma once #include "EventLoop.hpp" #include "Accept.hpp" #include "EventLoopThreadPool.hpp" #include "InetAddr.hpp" #include "nocopyable.hpp" #include "callback.hpp" #include <string> #include <functional> #include <atomic> #include <

02

Tornado剑谱03——入门程序

Tornado的项目是自主独立开发模式，首先定位好自己的项目文件夹，如d:/py_torn/

01

fcm推送教程

由于腾讯家的即时通讯类app都是使用的自家的信鸽推送服务，这样造成了服务常驻，手机异常耗电，于是我们这里可以使用FCM-for-Mojo这款app来使用FCM消息推送通道

03

Python + Tornado 年底“龙卷风”首次“登陆”

最早开发于 FriendFeed 公司，通过利用非阻塞网络 I/O, Tornado 可以承载成千上万的活动连接, 完美的实现了长连接, WebSockets, 和其他对于每一位用户来说需要长连接的程序。

03

【愚公系列】2022年04月攻防世界-进阶题-WEB-015(easytornado)

Tornado是使用Python开发的全栈式（full-stack）Web框架和异步网络库，最早由Friendfeed开发。通过使用非阻塞IO，Tornado可以处理数以万计的开放连接，是long polling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。

02

生产环境优雅的重启基于Nginx、Tornado的Web服务进程

Nginx是一个高效的Web服务器及代理服务器，Tornado是一个基于epoll的异步Web开发框架，通常使用Nginx做为Web服务器时，都会以FastCGI模式，而我们从开发、调试、运维的角度考虑，使用了反向代理的模式，同时Nginx可以做一些特殊业务和负载均衡的处理。

02

Mojo🔥正式开源，该怎么驾驭比 Python 快 90,000 倍的技术？热点征文第六期

近期 Mojo🔥 开发商 Modular 公司表示，开源能让他们获得更多开发者的反馈，从而让 Mojo 得到更好的发展。另外，开源代码的方式有很多：有些项目提供源代码但不接受贡献；有些提供不透明的贡献流程，无法了解目标和路线图；有些虽然开源但不积极维护。https://github.com/modularml/mojo

04

AR隐形眼镜来了，一部手机的价格，正式开启人体佩戴测试

万博发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 科幻电影照进现实？AR眼镜，竟然可以直接像隐形眼镜那样佩戴了。是不是非常科幻？而且，这款VR隐形眼镜不仅把复杂的硬件和功能集成到一个类似隐形眼镜一样的装置上，实现无感佩戴，而且功能也非常强大。可以应用于各种现实场景，比如运动健身、健康监测，出行导航等等。产品来自美国初创公司Mojo Vision，现在已经开启正式测试，首位测试者，是Mojo Vision创始人兼CEO：德鲁-帕金斯（Drew Perkins）。产品一亮相，网友嗨了。这么赛

02

初学tornado之MVC版helloworld（一）

工作需要用到tornado，所以需要研究下，对于python的框架，我从来都是不怵的，只是觉得需要接触的越多越嗨皮。

02

Twisted 与 Tornado 中的 WebSocket 连接问题及解决方案

项目中我们需要通过 Tornado HTTP 处理程序建立WebSocket连接，该连接需要处理多个用户请求，并且将从外部服务器获取的数据存储到数据库中。我们尝试了以下实现：

01

Tornado 4.3 文档翻译一

Tornado 4.3于2015年11月6日刚发布，该版本正式支持Python3.5的async/await关键字，并且用旧版本CPython编译Tornado同样可以使用这两个关键字，这无疑是一种进步。其次，这是最后一个支持Python2.6和Python3.2的版本了，在后续的版本了会移除对它们的兼容。现在网络上还没有Tornado4.3的中文文档，所以为了让更多的朋友能接触并学习到它，我开始了这个翻译项目，希望感兴趣的小伙伴可以一起参与翻译，项目地址是tornado-zh on Github，翻译好的文档会优先发布在Read the Docs上。欢迎Issue or PR。点击原文即可。

03

Tornado 操作数据库

与Django或者Flask相比 Tornado没有自带的ORM 对于数据库需要去适配我们使用MySQL数据库

01

实战Mojo🔥安装 & 使用，Python 开发者不必惊慌

前一阵子就在各个公众号中看到 Mojo 相关的文章推送了，标题中均与 py 进行了对比

00

融资 7 亿元后，Mojo 之父实名吐槽：Mojo 太好用了，颤抖吧 C++

Modular Inc. 是一种名为 Mojo 的人工智能编程语言的开发商，最近在 General Catalyst 领投的一轮融资中获得了 1 亿美元（约 7 亿人民币）的资金，Alphabet Inc. 的 GV 初创基金和其他机构支持者也参与其中。该公司计划利用这笔资金改进其人工智能编程语言及其旗舰产品 AI Engine，这是一款旨在提高企业神经网络速度的软件工具。

04

08 | Tornado源码分析：IOLoop 之事件循环

各位朋友：大家端午节安康，本期我们来聊聊 IOLoop 中最重要的一个方法----start()，为何这个方法如此之重要呢？写过 Tornado程序的朋友对这句代码一定不陌生：IOLoop.current.start().没错最后那个点方法就是start().本期我们就来聊聊这个方法。在开始之前，我们先来聊聊一个基础概念就是：事件循环。什么是事件循环（轮训）呢？从字面意思看有重复询问事件的意思，我们通过一个图来了解一下：

03

Tornado 初识

Tornado是使用Python 编写的一个强大的、可扩展的Web 服务器。它在处理严峻的网络流量时表现得足够强健，但却在创建和编写时有着足够的轻量级，并能够被用在大量的应用和工具中。

01

Tornado框架的异步代码单元支持同步获取URL在项目里实战的心得和方法

TestCase测试子类IOLoop-基于异步代码。 UnitTest框架是同步的，因此测试方法返回时必须完成测试。这意味着异步代码不能以与通常完全相同的方式使用，必须进行调整。要使用协同程序编写测试，请使用龙卷风。测试gen_测试而不是tornado.gen.coroutine 此类还提供（已弃用）stop（）和wait（）更多手动测试方法。测试方法本身必须调用self-Wait（），异步回调应调用self-Stop（）表示完成。默认情况下，为每个测试构建新的IOLoop，并且可以用作self-io_ Loop。如果要测试的代码需要一个全局IOLoop，那么子类应该重写get_new_IOLoop返回它。

02

2024年，开源AI潜力更大？

开源（OS）正在驱动生成式 AI 的创新。得益于像 GitHub 和 Hugging Face 等学术研究平台，我们得以见证 AI 技术的蓬勃发展。但值得注意的是，OpenAI、Anthropic 等越来越多的科技公司选择不公开模型的代码和权重。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭