tornado有TypeError("maxsize can't be None")报错是怎么回事
问题原因
tornado出现TypeError("maxsize can't be None")的原因是在tornado的源代码中,对于tornado的Queue
对象的初始化中,参数maxsize
被设置为None
,而在Python的queue.Queue
类中,maxsize
参数默认为0,表示队列大小无限。然而,tornado中maxsize
参数设置为None
,导致在调用相关方法时出现TypeError异常。
解决方案
TypeError("maxsize can't be None")错误通常是由tornado库中的某些部分引起的。这个错误的根本原因是在一些需要使用缓存的地方,没有设置缓存的最大大小(maxsize为None)。主要出现在tornado.concurrent模块中Future对象的缓存过程。 要解决这个问题,可以通过手动设置缓存的最大大小来修复。在创建Executor时,可以指定缓存的最大大小,通常将其设置为一个整数值。例如,可以创建一个ThreadPoolExecutor对象时指定max_workers参数,这样可以同时限制线程池的并发线程数量,也避免了出现maxsize为None的TypeError错误。 下面是一个使用ThreadPoolExecutor并设置缓存最大大小的示例:
import concurrent.futures
import tornado.ioloop
def my_task():
return "Hello, world!"
def handle_future(future):
print(future.result())
tornado.ioloop.IOLoop.current().stop()
if __name__ == "__main__":
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
future = executor.submit(my_task)
future.add_done_callback(handle_future)
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
在这个示例中,通过将max_workers设置为4,我们限制了线程池的并发线程数量,避免了出现maxsize为None的TypeError错误。通过这种方式,我们可以正确地使用tornado库,避免这类错误的发生。
具体例子
TypeError("maxsize can't be None")错误常见于使用tornado中的@tornado.gen.coroutine
修饰的异步函数时,涉及到了tornado的异步回调机制。该错误表示在创建tornado的@tornado.gen.coroutine
装饰的异步函数时没有为其指定正确的最大缓存大小,导致出现了该异常。
要正确解决这个问题,可以为@tornado.gen.coroutine
装饰器指定一个最大缓存大小,默认最大缓存大小为128,可以通过修改该值来解决问题。你可以为@tornado.gen.coroutine
添加一个max_cache_size
参数并为其指定一个合适的值,比如@tornado.gen.coroutine(max_cache_size=256)
。
下面是一个示例,演示了如何正确使用@tornado.gen.coroutine
修饰的异步函数并指定最大缓存大小:
import tornado.gen
import tornado.web
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
@tornado.gen.coroutine(max_cache_size=256)
def get(self):
# 异步操作示例,此处仅为示意
yield some_async_operation()
self.write("Async operation completed")
def make_app():
return tornado.web.Application([
(r"/", MainHandler),
])
if __name__ == "__main__":
app = make_app()
app.listen(8888)
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
在上面的示例中,我们为@tornado.gen.coroutine
装饰器指定了最大缓存大小为256,确保异步函数能够正确运行而不会出现"maxsize can't be None"的错误。