сохранение функции python на распределенном компьютере

#python #tornado

#python #tornado

Вопрос:

наконец-то я немного понимаю об асинхронном tornadoweb

ключом к асинхронному ответу является

 def new_messages(self, messages):
    cls = MessageMixin
    logging.info("Sending new message to %r listeners", len(cls.waiters))
    for callback in cls.waiters:
        try:
            callback(messages)
        except:
            logging.error("Error in waiter callback", exc_info=True)
    cls.waiters = []
  

итак, есть ли какое-либо решение для хранения функции обратного вызова в хранилище данных
или решение при использовании нескольких компьютеров или процессов??

например: запрос обновляет данные node1 B post для A, которые обрабатываются node2

как вызвать node2 обратный вызов node1??

Ответ №1:

Что?! Вы можете выполнять обратные вызовы только с очередью сообщений, в которой есть хранилище данных. Посмотрите на что-нибудь пиковое или морковное. Нет способа «сохранить» обратный вызов, но вы можете определить способ заставить другие компьютеры выполнять функции за вас и отправлять результаты обратно на исходный компьютер.