Python如何实现远程方法调用
问题
你想在一个消息传输层如sockets、multiprocessingconnections或ZeroMQ的基础之上实现一个简单的远程过程调用（RPC）。
解决方案
将函数请求、参数和返回值使用pickle编码后，在不同的解释器直接传送pickle字节字符串，可以很容易的实现RPC。下面是一个简单的PRC处理器，可以被整合到一个服务器中去：
#rpcserver.py
importpickle
classRPCHandler:
def__init__(self):
self._functions={}
defregister_function(self,func):
self._functions[func.__name__]=func
defhandle_connection(self,connection):
try:
whileTrue:
#Receiveamessage
func_name,args,kwargs=pickle.loads(connection.recv())
#RuntheRPCandsendaresponse
try:
r=self._functions[func_name](*args,**kwargs)
connection.send(pickle.dumps(r))
exceptExceptionase:
connection.send(pickle.dumps(e))
exceptEOFError:
pass
要使用这个处理器，你需要将它加入到一个消息服务器中。你有很多种选择，但是使用multiprocessing库是最简单的。下面是一个RPC服务器例子：
frommultiprocessing.connectionimportListener
fromthreadingimportThread
defrpc_server(handler,address,authkey):
sock=Listener(address,authkey=authkey)
whileTrue:
client=sock.accept()
t=Thread(target=handler.handle_connection,args=(client,))
t.daemon=True
t.start()
#Someremotefunctions
defadd(x,y):
returnx+y
defsub(x,y):
returnx-y
#Registerwithahandler
handler=RPCHandler()
handler.register_function(add)
handler.register_function(sub)
#Runtheserver
rpc_server(handler,('localhost',17000),authkey=b'peekaboo')
为了从一个远程客户端访问服务器，你需要创建一个对应的用来传送请求的RPC代理类。例如
importpickle classRPCProxy: def__init__(self,connection): self._connection=connection def__getattr__(self,name): defdo_rpc(*args,**kwargs): self._connection.send(pickle.dumps((name,args,kwargs))) result=pickle.loads(self._connection.recv()) ifisinstance(result,Exception): raiseresult returnresult returndo_rpc
要使用这个代理类，你需要将其包装到一个服务器的连接上面，例如：
>>>frommultiprocessing.connectionimportClient
>>>c=Client(('localhost',17000),authkey=b'peekaboo')
>>>proxy=RPCProxy(c)
>>>proxy.add(2,3)
5
>>>proxy.sub(2,3)
-1
>>>proxy.sub([1,2],4)
Traceback(mostrecentcalllast):
File"",line1,in
File"rpcserver.py",line37,indo_rpc
raiseresult
TypeError:unsupportedoperandtype(s)for-:'list'and'int'
>>>
要注意的是很多消息层（比如multiprocessing）已经使用pickle序列化了数据。如果是这样的话，对pickle.dumps()和pickle.loads()的调用要去掉。
讨论
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。我们的实例需要依赖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。
由于底层需要依赖pickle，那么安全问题就需要考虑了（因为一个聪明的黑客可以创建特定的消息，能够让任意函数通过pickle反序列化后被执行）。因此你永远不要允许来自不信任或未认证的客户端的RPC。特别是你绝对不要允许来自Internet的任意机器的访问，这种只能在内部被使用，位于防火墙后面并且不要对外暴露。
作为pickle的替代，你也许可以考虑使用JSON、XML或一些其他的编码格式来序列化消息。例如，本机实例可以很容易的改写成JSON编码方案。还需要将pickle.loads()和pickle.dumps()替换成json.loads()和json.dumps()即可：
#jsonrpcserver.py
importjson
classRPCHandler:
def__init__(self):
self._functions={}
defregister_function(self,func):
self._functions[func.__name__]=func
defhandle_connection(self,connection):
try:
whileTrue:
#Receiveamessage
func_name,args,kwargs=json.loads(connection.recv())
#RuntheRPCandsendaresponse
try:
r=self._functions[func_name](*args,**kwargs)
connection.send(json.dumps(r))
exceptExceptionase:
connection.send(json.dumps(str(e)))
exceptEOFError:
pass
#jsonrpcclient.py
importjson
classRPCProxy:
def__init__(self,connection):
self._connection=connection
def__getattr__(self,name):
defdo_rpc(*args,**kwargs):
self._connection.send(json.dumps((name,args,kwargs)))
result=json.loads(self._connection.recv())
returnresult
returndo_rpc
实现RPC的一个比较复杂的问题是如何去处理异常。至少，当方法产生异常时服务器不应该奔溃。因此，返回给客户端的异常所代表的含义就要好好设计了。如果你使用pickle，异常对象实例在客户端能被反序列化并抛出。如果你使用其他的协议，那得想想另外的方法了。不过至少，你应该在响应中返回异常字符串。我们在JSON的例子中就是使用的这种方式。
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