我想通过websockets创建messenger。我的逻辑是:User_1
通过tornado处理程序向User_2
发送消息(json),在tornado服务器上检查消息(def send_message_to_RDB_parallel
)(对RDB,PostgreSQL的一些请求)然后User_1
收到回复,User_2
收到消息。
检查对RDB(def send_message_to_RDB_parallel
)的请求 - 可能会阻止我的龙卷风服务器。因为它我想通过Celery(使用RabbitMQ)或者只是产生它。据我所知,它可以帮助我解锁龙卷风服务器。但是我需要在完成任务后得到回复。我可以用Celery或不用它来启动它,但我无法得到响应..当我打破我的龙卷风服务器(按Ctrl-C)然后我看到一个错误,如“......对象不可调用”
如何获得回复并发送回复(self.write_message()
)?
在这个例子中,我尝试用yield
来做class MessagesHandler(tornado.websocket.WebSocketHandler):
...
def on_message(self, mess):
...
self.send_message_to_RDB(thread_id=thread_id,
sender_id=self.user_id,
recipient_id=recipient_id,
message=message['msg'],
time=datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc),
check=True)
...
@tornado.gen.coroutine
def send_message_to_RDB(self, thread_id, sender_id, recipient_id, message, time, check):
response = yield tornado.gen.Task(send_message_to_RDB_parallel(thread_id=thread_id,
sender_id=sender_id,
recipient_id=recipient_id,
message=message,
time=time,
check=check))
if response.result[0] is False:
self.write_message(response.result[1])
def send_message_to_RDB_parallel(thread_id, sender_id, recipient_id, message, time, check=False):
"""
Send message to rdb. Check thread. One recipient_id !
"""
# tf__ = False
if check is True:
if recipient_id == sender_id:
return False, to_json_error(MessengerRecipientEqualSenderServerMessage[1])
if User.objects.filter(id=recipient_id,
is_deleted=False,
is_active=True,
is_blocked=False).exists() is False:
return False, to_json_error("Wrong User")
...
else:
me = Message()
me.text = message
me.thread_id = thread_id
me.sender_id = sender_id
me.datetime = time
me.save()
return True, None
答案 0 :(得分:1)
有一些常见错误:
send_message_to_RDB_parallel
即使没有回调参数也不是异步,但您尝试将其与gen.Task
一起使用 - 不会设置任何结果on_message
是一个协程,它在send_message_to_RDB
中被调用,坚果它没有得到(等待)gen.Task
接受一个函数(以及可选的附加参数)并运行它,但实际上你调用的代码却没有传递由于2)不会引发任何进一步的错误,这样你就可以在^C
之后看到它们。必须阅读http://www.tornadoweb.org/en/stable/guide/async.html
<强>解决方案强>
当然你可以使用芹菜并异步等待结果(Tornado celery integration hacks)..
但如果您使用Postgres,我建议使用现有的异步库(Saving API output async using SQLAlchemy and Tornado):