Tornado 的 stack context

Stack context 的意图就是为执行程序保存一个上下文，在需要的时候，可以回到这个上下文执行，包括异常，都可以更好地、统一地处理。这个功能的代码不是很多，也比较清晰，但是文档……嗯，至少我是没看明白，结合 httpclient 的源码作为例子，加上看 stack_context 的代码，大概明白了是怎么用了。
 
首先，在希望抓住问题的入口的地方要留住上下文：
 
        #......
        context = partial(self._cleanup, fail_callback = fail_callback)
        with stack_context.StackContext(context):
            getattr(c, cmd)(*args, **kwargs)
这里，后面的执行内容，包括回调、触发事件，都可以通过抛出异常退到这里，而管理异常的就是 context，这里，用 functools.partial 包装了一下 _cleanup，_cleanup 的写法大致是这样的:
 
    @contextlib.contextmanager
    def _cleanup(self, fail_callback = None):
        try:
            yield
        except _Error as e:
            print "gotcha", e
            if fail_callback:
                fail_callback(e.args)
这里，异常会被捕获，并调用用户指定的出错回调函数进行处理。后面的代码里，遇到故障，抛出异常就可以了，比如，可以用这个异常来返回超时：
 
    def _on_timeout(self, server):
        self._timeout = None
        server.mark_dead('Time out')
        raise _Error('memcache call timeout')
这个异常是通过 io_loop 的 timeout 方法来触发的:
 
            self._timeout = self.io_loop.add_timeout(
                    time.time() + self.request_timeout,
                    stack_context.wrap(partial(self._on_timeout, server)))
这样，就可以在异步程序里比较干净地处理掉超时问题了。
 
这个代码对我这个水平的初学者还是比较晦涩的，大家可以参考下 HTTPClient 的源码，等我把这个 memcached client 的代码改完之后，也会放出来供参考指正的。
 
—-
 
update2: 放这里了 https://github.com/gnawux/tornado-memcache , get 测试过，其他还没有，另外，我不是多个 server sharding 的应用场景，相关的还没测试。
 
update :对于 timeout，设上了表忘了清除，如果是其他方式抛异常退出的话，也在抛异常的地方或者是最后处理异常的时候，把超时去掉
 
        if self._timeout is not None:
            self.io_loop.remove_timeout(self._timeout)
            self._timeout = None

补充：Web开发 , Python ,