RPCHandler 和 RPCProxy 的基本思路是很比较简单的。 如果一个客户端想要调用一个远程函数,比如 foo(1, 2, z=3) ,代理类创建一个包含了函数名和参数的元组 (‘foo', (1, 2), {‘z': 3}) 。 这个元
RPCHandler 和 RPCProxy 的基本思路是很比较简单的。 如果一个客户端想要调用一个远程函数,比如 foo(1, 2, z=3) ,代理类创建一个包含了函数名和参数的元组 (‘foo', (1, 2), {‘z': 3}) 。 这个元组被pickle序列化后通过网络连接发生出去。 这一步在 RPCProxy 的 getattr() 方法返回的 do_rpc() 闭包中完成。
服务器接收后通过pickle反序列化消息,查找函数名看看是否已经注册过,然后执行相应的函数。 执行结果(或异常)被pickle序列化后返回发送给客户端。实例需要依赖 multiprocessing 进行通信。 不过,这种方式可以适用于其他任何消息系统。例如,如果你想在ZeroMQ之上实习RPC, 仅仅只需要将连接对象换成合适的ZeroMQ的socket对象即可。
先实现server端
import json from multiprocessing.connection import Listener from threading import Thread class RPCHandler: def __init__(self): self._functions = {} def register_function(self, func): self._functions[func.__name__] = func def handle_connection(self, connection): try: while True: func_name, args, kwargs = json.loads(connection.recv()) # Run the RPC and send a response try: r = self._functions[func_name](*args, **kwargs) connection.send(json.dumps(r)) except Exception as e: connection.send(json.dumps(e)) except EOFError: pass def rpc_server(handler, address, authkey): sock = Listener(address, authkey=authkey) while True: client = sock.accept() t = Thread(target=handler.handle_connection, args=(client,)) t.daemon = True t.start() # Some remote functions def add(x,y): return x+y if __name__ == '__main__': handler = RPCHandler() handler.register_function(add) # Run the server rpc_server(handler, ('127.0.0.1', 17000), authkey=b'peekaboo')
再实现client端
import json from multiprocessing.connection import Client class RPCProxy: def __init__(self, connection): self._connection = connection def __getattr__(self, name): def do_rpc(*args, **kwargs): self._connection.send(json.dumps((name, args, kwargs))) result = json.loads(self._connection.recv()) if isinstance(result, Exception): raise result return result return do_rpc if __name__ == '__main__': c = Client(('127.0.0.1', 17000), authkey=b'peekaboo') proxy = RPCProxy(c) res = proxy.add(2, 3) print(res)
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