Tornado 开源项目安装与使用指南
2026-01-16 10:36:49作者:虞亚竹Luna
目录结构及其介绍
在克隆或下载了Tornado项目的仓库之后,你会看到如下几个主要的文件夹和文件:
文件夹:
- tornado: 这是Tornado的核心库代码所在的位置. 包含所有Tornado的组件如网络服务器, 异步IO等.
- docs: 文档目录, 内含用于生成API和其他项目文档的所有信息.
- tests: 测试用例目录. 内有用于验证Tornado功能正确性的各种测试脚本.
主要文件:
- setup.py: 设置Python包元数据和构建命令的脚本.
- LICENSE: Apache 2.0许可协议文本.
- README.md: 包括项目简介、安装说明和基本使用的README文档.
启动文件介绍
Tornado没有一个固定的“主”启动文件, 因为其设计目的是为了适应不同的需求。但是创建一个简单的Web应用可以参考以下模板:
import tornado.ioloop
import tornado.web
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.write("Hello World")
def make_app():
return tornado.web.Application([
(r'/', MainHandler),
])
if __name__ == '__main__':
app = make_app()
app.listen(8888)
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
上面这段代码定义了一个基本的HTTP服务器, 当访问主机的根路径时将返回 “Hello World”.
配置文件介绍
Tornado框架本身不强制要求有一个特定的配置文件, 而是通过向Application对象传递参数来完成大部分设置. 比如下面的例子, 我们将添加一些常见的选项:
settings = {
'static_path': os.path.join(os.path.dirname(__file__), "static"),
'template_path': os.path.join(os.path.dirname(__file__), "templates"),
'debug': True,
}
application = tornado.web.Application(
[
(r"/", MainHandler),
# 更多路由...
],
**settings
)
application.listen(8888)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
其中'static_path' 和 'template_path' 分别指定了静态资源和服务端模板的存放位置. 'debug': True 表示服务器在开发模式下运行, 允许自动重载并在发生错误时提供更详细的反馈。
请注意,实际应用中可能还需要对日志处理、认证机制等方面进行配置。这些通常也是通过设置字典或者在请求处理器中实现的。 以上就是关于Tornado项目的目录结构、启动文件以及配置的基本介绍. 根据具体的应用场景和需求, 可以进一步扩展和定制各个部分的功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
447
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
239
100
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
451
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
705