如何在带有同步代码的tornado中使用进程池执行器？

在带有同步代码的Tornado中使用进程池执行器，可以通过使用concurrent.futures模块中的ProcessPoolExecutor来实现。ProcessPoolExecutor是Python标准库中的一个类，它提供了一个简单的接口来使用进程池执行异步任务。

下面是在带有同步代码的Tornado中使用进程池执行器的步骤：

导入必要的模块：

import concurrent.futures
from tornado.concurrent import run_on_executor
from tornado.web import RequestHandler

创建一个继承自RequestHandler的处理器类，并在其中定义一个使用run_on_executor装饰器修饰的异步方法，该方法将在进程池中执行：

class MyHandler(RequestHandler):
    executor = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()

    @run_on_executor
    def process_data(self, data):
        # 在这里执行需要在进程池中执行的耗时任务
        # 可以是任何需要使用进程池执行的代码
        return processed_data

在处理器类中的请求处理方法中调用异步方法：

class MyHandler(RequestHandler):
    executor = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()

    @run_on_executor
    def process_data(self, data):
        # 在这里执行需要在进程池中执行的耗时任务
        # 可以是任何需要使用进程池执行的代码
        return processed_data

    async def get(self):
        data = self.get_argument('data')
        processed_data = await self.process_data(data)
        self.write(processed_data)

在上述代码中，process_data方法使用了run_on_executor装饰器修饰，这将使该方法在进程池中执行，而不会阻塞Tornado的事件循环。在处理器类的get方法中，我们可以通过await self.process_data(data)来异步调用process_data方法，并等待其执行完成。

需要注意的是，使用进程池执行器时，被调用的方法必须是可序列化的，因为它需要在不同的进程中执行。同时，进程池的大小可以通过调整ProcessPoolExecutor的参数进行配置。

这是一个基本的示例，你可以根据自己的实际需求进行修改和扩展。关于Tornado的更多信息和使用方法，可以参考Tornado官方文档。