python编程（再述rpc）

rpc作为pc之间通信的工具，极大地提高了我们运行的速率和方法。一般来说，如果rpc和fabric、supervisor配合使用的话，会给我们的工作带来极大地方便。此外，很多同学喜欢用多进程代替多线程，我想这其中除了多进程可以防止服务终止之外，另外一个原因就是多进程可以有效地扩展为分布式系统。这一点对于那些业务量比较大的公司来说，还是很有吸引力的。

之前，我们也写过rpc的代码。但是，原来rpc的操作都是基于twisted库，很多同学未必了解这个库。其实python本身也提供了rpc的基本操作。英文好一点的同学可以看这份在线文档，上面说的很清楚。当然希望快速上手的同学，可以看看下面的代码。它的server是这么写的，

from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer
from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCRequestHandler# Restrict to a particular path.
class RequestHandler(SimpleXMLRPCRequestHandler):rpc_paths = ('/RPC2',)# Create server
server = SimpleXMLRPCServer(("localhost", 8000),requestHandler=RequestHandler)
server.register_introspection_functions()# Register pow() function; this will use the value of
# pow.__name__ as the name, which is just 'pow'.
server.register_function(pow)# Register a function under a different name
def adder_function(x,y):return x + y
server.register_function(adder_function, 'add')# Register an instance; all the methods of the instance are
# published as XML-RPC methods (in this case, just 'div').
class MyFuncs:def div(self, x, y):return x // yserver.register_instance(MyFuncs())# Run the server's main loop
server.serve_forever()

server代码中主要就是注册了pow、adder_function、MyFuncs这三部分的内容，其他的就没有啥了。

import xmlrpclibs = xmlrpclib.ServerProxy('http://localhost:8000')
print s.pow(2,3)  # Returns 2**3 = 8
print s.add(2,3)  # Returns 5
print s.div(5,2)  # Returns 5//2 = 2# Print list of available methods
print s.system.listMethods()

client部分的内容就更简单了，主要就是使用server提供的几个函数。其实大家可以反过来看。如果我们想自己写一个分布式系统，那么完全可以采用多server+client的形式来完成。按照这种模式，如果client希望server执行某种工作，可以先upload代码到server处，请server重新reload，接着就按照需求请求server来处理了。当然，如果在本地测试这个多server+client的分布式代码，只需要将分布式的ip注册成为不同的端口就可以了，道理其实是一样的。

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