Python如何使用RPC

本篇內容介紹了“Python如何使用RPC”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

主要內容

所謂RPC，是遠程過程調用（Remote Procedure Call）的簡寫，網上解釋很多，簡單來說，就是在當前進程調用其他進程的函數時，體驗就像是調用本地寫的函數一般。

本文實現的是在本地調用遠端的類class對象的接口，也就是本地的client不實例化類對象，調用的是server端的類對象接口。

為了達到讓調用層無須關心底層實現，擁有絲滑般的體驗，就需要以下幾個部分：

• 客戶端需要把類的接口提取出來，并將調用函數事件捕獲存儲起來；服務端需要把類的公有函數作為可遠程調用的接口。

• 客戶端把調用函數的事件（調用的函數，參數）進行序列化并發送給服務端；服務端將客戶端的調用事件反序列化，并執行相應的接口，將返回值發送給客戶端。

• 客戶端與服務端通過某種方式（一般就是網絡socket）進行通信。

遠程過程調用RPC常用與分布式計算，對應Python庫名為rpyc；

from multiprocessing import Pool
from rpyc import Service  
from rpyc.utils.server import ThreadedServer  
  
class RemoteService(Service):  
 
    def on_connect(self, conn):
        print(conn)
 
    '''供客戶端調用的方法前得加exposed_'''
    def exposed_search(self, data):  
        print(data)
        data['result'] = 'ok'
        return data  
 
def main(port):
    sr = ThreadedServer(service=RemoteService, hostname='127.0.0.1', port=port, auto_register=False)  
    print(f'Server IP: {(sr.host,sr.port)}')
    sr.start()  
 
if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=2)
    pool.apply_async(main, args=(9998,))
    pool.apply_async(main, kwds={'port':9999})
    pool.close()
    pool.join()

上段為rpyc服務端，下段為rpyc調用端；

import rpyc
import time
from multiprocessing import Pool
 
def search_db(query,port):
    conn = rpyc.connect('localhost',port)
    '''調用時省略exposed_'''
    result = conn.root.search(query)
    time.sleep(1)
    print(result)
    conn.close()
 
if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=2)
    pool.apply_async(search_db, args=({"match": {'name': 'user'}}, 9998))
    pool.apply_async(search_db, kwds={'query': {"match": {'name': 'user'}},'port':9999})
    pool.close()
    pool.join()

“Python如何使用RPC”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！