rpcpython
1. python是什么语言
python的中文名称是蟒蛇。
Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初是用来编写自动化脚本的，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python特点主要有以下几个方面：
1、简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
2、易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。
3、速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。
4、免费、开源：Python是FLOSS之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
5、高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
6、可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上。这些平台包括linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、以及Google等基于linux开发的android平台。
7、解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件转换到一个你的计算机使用的语言。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。
(1)rpcpython扩展阅读：
Python语言风格简介：
Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好。这在由Tim Peters写的Python格言里面表述为：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这正好和Perl语言的中心思想TMTOWTDI完全相反。
Python的作者有意的设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。
2. 有人熟悉python的JSON-RPC吗
一个快速的,非阻塞,基于JSON的Python RPC系统,包含客户端与服务器端。速度非当快可以达到(~50k-requests/s)。 ### 服务器端 class MyHandler(object): def foo(self, handle
3. 主流的RPC框架有哪些
RPC是远程过程调用的简称，广泛应用在大规模分布式应用中，作用是有助于系统的垂直拆分，使系统更易拓展。java中的RPC框架比较多，各有特色，广泛使用的有RMI、Hessian、Dubbo等。RPC还有一个特点就是能够跨语言。
1、RMI（远程方法调用）
JAVA自带的远程方法调用工具，不过有一定的局限性，毕竟是JAVA语言最开始时的设计，后来很多框架的原理都基于RMI，RMI的使用如下：
对外接口
<spanstyle="font-size:12px;">{
publicStringqueryName(Stringno)throwsRemoteException;
}</span>服务实现
importjava.rmi.RemoteException;
importjava.rmi.server.UnicastRemoteObject;
//服务实现
{
/**
*/
=682805210518738166L;
/**
*@throwsRemoteException
*/
protectedServiceImpl()throwsRemoteException{
super();
}
/*(non-Javadoc)
*@seecom.suning.ebuy.wd.web.IService#queryName(java.lang.String)
*/
@Override
publicStringqueryName(Stringno)throwsRemoteException{
//方法的具体实现
System.out.println("hello"+no);
returnString.valueOf(System.currentTimeMillis());
}
}
RMI客户端
[java]viewplain
importjava.rmi.AccessException;
importjava.rmi.NotBoundException;
importjava.rmi.RemoteException;
importjava.rmi.registry.LocateRegistry;
importjava.rmi.registry.Registry;
//RMI客户端
publicclassClient{
publicstaticvoidmain(String[]args){
//注册管理器
Registryregistry=null;
try{
//获取服务注册管理器
registry=LocateRegistry.getRegistry("127.0.0.1",8088);
//列出所有注册的服务
String[]list=registry.list();
for(Strings:list){
System.out.println(s);
}
}catch(RemoteExceptione){
}
try{
//根据命名获取服务
IServiceserver=(IService)registry.lookup("vince");
//调用远程方法
Stringresult=server.queryName("hahahaha");
//输出调用结果
System.out.println("resultfromremote:"+result);
}catch(AccessExceptione){
}catch(RemoteExceptione){
}catch(NotBoundExceptione){
}
}
}
RMI服务端
[java]viewplain
importjava.rmi.RemoteException;
importjava.rmi.registry.LocateRegistry;
importjava.rmi.registry.Registry;
//RMI服务端
publicclassServer{
publicstaticvoidmain(String[]args){
//注册管理器
Registryregistry=null;
try{
//创建一个服务注册管理器
registry=LocateRegistry.createRegistry(8088);
}catch(RemoteExceptione){
}
try{
//创建一个服务
ServiceImplserver=newServiceImpl();
//将服务绑定命名
registry.rebind("vince",server);
System.out.println("bindserver");
}catch(RemoteExceptione){
}
}
}
2、Hessian（基于HTTP的远程方法调用）
基于HTTP协议传输，在性能方面还不够完美，负载均衡和失效转移依赖于应用的负载均衡器，Hessian的使用则与RMI类似，区别在于淡化了Registry的角色，通过显示的地址调用，利用HessianProxyFactory根据配置的地址create一个代理对象，另外还要引入Hessian的Jar包。
4. Python几种主流框架比较
Django：Python界最全能的Web开发框架，各种功能完备，可维护性和开发速度都非常强大。常有人说Django慢，其实主要慢在Django
ORM与数据库的交互上，所以是否选择使用Django，取决于项目对数据库交互性的要求以及各种优化。
而对于Django的同步特性导致吞吐量小的问题，其实可以通过Celery等解决，不算是什么根本问题。Django代表的项目有：Instagram、guardian等。
Flask：属于微框架的典范，也是Python代码写的最好的项目之一。Flask框架的灵活性很高，但也是一把双刃剑，能用好Flask的，可以做成Pinterest，用不好就没有什么太大的作用了。Flask虽然属于微框架，但也可以做成规模化的Flask，加上flask可以自由选择自己的数据库交互组件，再加上celery+redis等异步特性以后，flask框架的性能非常不错，之所以很多团队选择flask框架，主要原因就是对灵活性的要求。
Tornado：天生异步，性能强悍，这是它的代名词。对比Django而言，Tornado属于较为原始的框架，诸多内容需要自己去处理。不过，随着项目的不断壮大，框架能够提供的功能占比越来越小，更多的内容需要团队自己去实现，而大项目往往需要性能的保证，这时候Tornado就是非常不错的选择。代表项目：知乎等。
5. python使用XML-RPC进行文件共享中时建立了server.py和client文件,但是要怎么运行
直接双击运行就行。
或者输入命令：
path_to_python/python.exe server.py
另一个控制台：path_to_python/python.exe client.py
前提是你装了python
xml-rpc是通过socket通信，和放在什么位置没关系。
6. python语言的三个主要特点
Python语言主要有以下9个特点：
(1)简单易学
Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python程序就感觉像是在读英语段落一样,尽管这个英语段落的语法要求非常严格。 Python最大的优点之一是具有伪代码的本质,它使我们在开发 Python程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。
(2)面向对象
Python既支持面向过程编程,也支持面向对象编程。在“面向过程”的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。
(3)可移植性
由于 Python的开源本质,它已经被移植在许多平台上。如果小心地避免使用依赖于系统的特性,那么所有 Python程序无需修改就可以在下述任何平台上运行,这些平台包括Lnux、Windows、 FreeBSD、 Macintosh、 Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、Beos OS/390、Z/OS、 Palm OS、QNX、VMS、 Psion、 Acorn RISC OS、VxWorks、 PlayStation、 Sharp Zaurus、Windows CE,甚至还有 PocketPC、Symbian以及 Google基于Lnux开发的Android平台。
(4)解释性
一个用编译性语言如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个计算机使用的语言。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。当运行程序的时候,连接转载器软件把程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上,由于不再担心如何编译程序,如何确保连接转载正确的库等,这一切使得使用Python变得更加简单。由于只需要把Python程序复制到另外一台计算机上,它就可以工作了,这也使得Python程序更加易于移植。
(5)开源
Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。简单地说,你可以自由地发布这个软件的拷贝,阅读它的源代码,对它做改动,把它的一部分用于新的自由软件中。 FLOSS是基于一个团体分享知识的概念,这是为什么Python如此优秀的原因之一 ——它是由一群希望看到一个更加优秀的 Python的人创造并经常改进这的。
(6)高级语言
Python是高级语言。当使用 Python语言编写程序时,无需再考虑诸如如何管理程序使用的内存一类的底层细节。
(7)可扩展性
如果需要一段关键代码运行的更快或者希望某些算法不公开,就可以把部分程序用C或C语言编写,然后在 Python程序中使用它们。
(8)丰富的库
Python标准库确实很庞大,它可以帮助你处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGl、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GU(图形用户界面)Tk和其他与系统有关的操作。记住,只要安装了Python,所有这些功能都是可用的,这被称作 Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,如 wXPython、 Twisted和Pyon图像库等。
(9)规范的代码
Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。
7. pythonrpc中服务器urlerror能抛出异常么
1.URLError
首先解释下URLError可能产生的原因：
网络无连接，即本机无法上网
连接不到特定的服务器
服务器不存在
在代码中，我们需要用try-except语句来包围并捕获相应的异常。下面是一个例子，先感受下它的风骚
import urllib2
requset = urllib2.Request('http://www.xxxxx.com')
try:
urllib2.urlopen(requset)
except urllib2.URLError, e:
print e.reason
我们利用了 urlopen方法访问了一个不存在的网址，运行结果如下：
[Errno 11004] getaddrinfo failed
它说明了错误代号是11004，错误原因是 getaddrinfo failed
2.HTTPError
HTTPError是URLError的子类，在你利用urlopen方法发出一个请求时，服务器上都会对应一个应答对象response，其中它包含一个数字”状态码”。举个例子，假如response是一个”重定向”，需定位到别的地址获取文档，urllib2将对此进行处理。
其他不能处理的，urlopen会产生一个HTTPError，对应相应的状态吗，HTTP状态码表示HTTP协议所返回的响应的状态。下面将状态码归结如下：
100：继续 客户端应当继续发送请求。客户端应当继续发送请求的剩余部分，或者如果请求已经完成，忽略这个响应。
101： 转换协议 在发送完这个响应最后的空行后，服务器将会切换到在Upgrade 消息头中定义的那些协议。只有在切换新的协议更有好处的时候才应该采取类似措施。
102：继续处理 由WebDAV（RFC 2518）扩展的状态码，代表处理将被继续执行。
200：请求成功 处理方式：获得响应的内容，进行处理
201：请求完成，结果是创建了新资源。新创建资源的URI可在响应的实体中得到 处理方式：爬虫中不会遇到
202：请求被接受，但处理尚未完成 处理方式：阻塞等待
204：服务器端已经实现了请求，但是没有返回新的信 息。如果客户是用户代理，则无须为此更新自身的文档视图。 处理方式：丢弃
300：该状态码不被HTTP/1.0的应用程序直接使用， 只是作为3XX类型回应的默认解释。存在多个可用的被请求资源。 处理方式：若程序中能够处理，则进行进一步处理，如果程序中不能处理，则丢弃
301：请求到的资源都会分配一个永久的URL，这样就可以在将来通过该URL来访问此资源 处理方式：重定向到分配的URL
302：请求到的资源在一个不同的URL处临时保存 处理方式：重定向到临时的URL
304：请求的资源未更新 处理方式：丢弃
400：非法请求 处理方式：丢弃
401：未授权 处理方式：丢弃
403：禁止 处理方式：丢弃
404：没有找到 处理方式：丢弃
500：服务器内部错误 服务器遇到了一个未曾预料的状况，导致了它无法完成对请求的处理。一般来说，这个问题都会在服务器端的源代码出现错误时出现。
501：服务器无法识别 服务器不支持当前请求所需要的某个功能。当服务器无法识别请求的方法，并且无法支持其对任何资源的请求。
502：错误网关 作为网关或者代理工作的服务器尝试执行请求时，从上游服务器接收到无效的响应。
503：服务出错 由于临时的服务器维护或者过载，服务器当前无法处理请求。这个状况是临时的，并且将在一段时间以后恢复。
HTTPError实例产生后会有一个code属性，这就是是服务器发送的相关错误号。
因为urllib2可以为你处理重定向，也就是3开头的代号可以被处理，并且100-299范围的号码指示成功，所以你只能看到400-599的错误号码。
下面我们写一个例子来感受一下，捕获的异常是HTTPError，它会带有一个code属性，就是错误代号，另外我们又打印了reason属性，这是它的父类URLError的属性。
import urllib2
req = urllib2.Request('http://blog.csdn.net/cqcre')
try:
urllib2.urlopen(req)
except urllib2.HTTPError, e:
print e.code
print e.reason
运行结果如下
403
Forbidden
错误代号是403，错误原因是Forbidden，说明服务器禁止访问。
我们知道，HTTPError的父类是URLError，根据编程经验，父类的异常应当写到子类异常的后面，如果子类捕获不到，那么可以捕获父类的异常，所以上述的代码可以这么改写
import urllib2
req = urllib2.Request('http://blog.csdn.net/cqcre')
try:
urllib2.urlopen(req)
except urllib2.HTTPError, e:
print e.code
except urllib2.URLError, e:
print e.reason
else:
print "OK"
如果捕获到了HTTPError，则输出code，不会再处理URLError异常。如果发生的不是HTTPError，则会去捕获URLError异常，输出错误原因。
另外还可以加入 hasattr属性提前对属性进行判断，代码改写如下
import urllib2
req = urllib2.Request('http://blog.csdn.net/cqcre')
try:
urllib2.urlopen(req)
except urllib2.URLError, e:
if hasattr(e,"code"):
print e.code
if hasattr(e,"reason"):
print e.reason
else:
print "OK"
首先对异常的属性进行判断，以免出现属性输出报错的现象。
8. 请教python与java之间rpc通信，rabbitmq相关
JSON 简单粗暴
msgPack格式, 支持广泛, 类似 JSON , 但是效率更高
Thrift 全家桶, 爽爽爽
protobuf + gRpc
以我个人偏好, 推荐Thrift, 该做好的都做好了, 让你专注在代码逻辑上
显然, 正常人是不会用pickle的, 这种格式只能在Python的世界才能玩得转( 而且还有版本兼容问题 ). 然而现在一个稍微大点的项目, 几种语言开发真的太常见了( 标配 ), pickle 哪有用武之地( 也就当个玩具耍耍 )
9. python怎么经过protobuf完成rpc
客户方像挪用当地办法同样去挪用长途接口办法，RPC 结构供给接口的署理完成，理论的挪用将拜托给署理RpcProxy
。署理封装挪用资讯并将挪用转交给RpcInvoker 去理论履行。在客户真个RpcInvoker 经过衔接器RpcConnector
去保持与效劳端的通道RpcChannel，并运用RpcProtocol
履行协定编码（encode）并将编码后的恳求音讯经过通道发送给效劳方。RPC 效劳端接纳器 RpcAcceptor
接纳客户真个挪用恳求，一样运用RpcProtocol 履行协定解码（decode）。解码后的挪用资讯传送给RpcProcessor
去掌握处置挪用进程，末了再拜托挪用给RpcInvoker 去理论履行并前往挪用后果。
protobuf
rpc在下面组件中首要表演RpcProtocol的人物，使得咱们省去了协定的描绘，而且protobuf协定在编码和时间效力都是上十分高效的，这也是许多公司选用protobuf作为数值序列化和通讯协议的起因。一起protobuf
rpc界说了一个笼统的rpc结构，以下图所示：
RpcServiceStub和RpcService类是protobuf编译器依据proto界说天生的类，RpcService界说了效劳端表露给客户真个函数接口，详细完成需求用户本人担当这个类来完成。RpcServiceStub界说了效劳端表露函数的描绘，并将客户端对RpcServiceStub中函数的挪用同一转换到挪用RpcChannel中的CallMethod办法，CallMethod经过RpcServiceStub传过去的函数描绘符和函数参数对该次rpc挪用停止encode，最后经过RpcConnecor发送给效劳方。自己以客户端相反的进程最后挪用RpcSerivice中界说的函数。现实上，protobuf
rpc的结构仅仅RpcChannel中界说了空的CallMethod，以是详细怎么样停止encode和挪用RpcConnector都要本人完成。RpcConnector在protobuf中没有界说，以是这个完结由用户本人完成，它的效果那是收发rpc音讯包。在效劳端，RpcChannel经过挪用RpcService中的CallMethod来详细挪用RpcService中表露给客户真个函数。
引见了这么多，关于怎样用protobuf rpc来完成一个rpc确定仍是一头雾水吧，下面就用protobuf rpc来完成一个简略的python版rpc demo吧。
下面间接给出demo描绘PRC的proto文件，至于proto文件的编写规定能够参考protobuf官网。
common.proto文件：
package game;
message RequestMessage
{
required string message = 1;
}
message ResponseMessage
{
required string message = 1;
}
game_service.proto文件：
package game;
import "common.proto";
option py_generic_services = true;
service GameService
{
rpc connect_server(RequestMessage) returns(RequestMessage);
}
common.proto文件描绘了RPC中收发的音讯；game_service.proto描绘了效劳器导出的connect_server函数，该函数承受RequestMessage目标作为参数，并前往RequestMessage目标。在运用PRC协定时，必需加之option
py_generic_services =
true;可选项，要否则编译器不会天生蕴含connect_server函数的GameService描绘。
运用编译器protoc编译proto文件，详细号令为：
protoc.exe --python_out=. game_service.proto
编译后天生的文件为game_service_pb2.py，该文件首要是完成了GameService和GameService_Stub类。GameService_Stub类用于客户端挪用者来挪用GameService的效劳。
后面曾经说了，在客户端，RpcChannel只完成了一个空的CallMethod，以是需求担当RpcChannel从新这个函数来encode音讯和发送音讯。在效劳端RpcChannel需求挪用CallMethod来挪用Service中的函数。详细完成以下：
class MyRpcChannel(service.RpcChannel):
def __init__(self, rpc_service, conn):
super(MyRpcChannel, self).__init__()
self.logger = LogManager.get_logger("MyRpcChannel")
def CallMethod(self, method_descriptor, rpc_controller, request, response_class, done):
""""protol buffer rpc 需求的函数，用来发送rpc挪用"""
self.logger.info('CallMethod')
cmd_index = method_descriptor.index
assert(cmd_index < 65535)
data = request.SerializeToString()
total_len = len(data) + 2
self.conn.send_data(''.join([pack('<I', total_len), pack('<H', cmd_index), data]))
def from_request(self):
""""从收集剖析出一个完好的恳求以后调的函数"""
index_data = self.rpc_request.data[0:2]
cmd_index = unpack('<H', index_data)[0]
rpc_service = self.rpc_service
s_descriptor = rpc_service.GetDescriptor()
method = s_descriptor.methods[cmd_index]
try:
request = rpc_service.GetRequestClass(method)()
serialized = self.rpc_request.data[2:]
request.ParseFromString(serialized)
rpc_service.CallMethod(method, self.controller, request, None)
except:
self.logger.error("Call rpc method failed!")
self.logger.log_last_except()
return True
末了那是担当GameService，并完成connect_server函数了。
class GameService(game_service_pb2.GameService):
def __init__(self):
self.logger = LogManager.get_logger("GameService")
def connect_server(self, rpc_controller, request, callback):
self.logger.info('%s', request.message)
至于用于收集收发音讯的RpcConnector，可使用python的asyncore库完成，详细完成在这就不评论了。
从下面的完成来看，protobuf rpc的完成首要囊括编写proto文件并编译天生对应的service_pb2文件，担当RpcChannel并完成CallMethod和挪用Service的CallMethod，担当Service来完成表露给客户真个函数。