python rpc通讯服务端客户端代码

以下是一个简单的Python RPC通信的服务端和客户端代码示例：

服务端代码：

import xmlrpc.server

# 创建一个RPC服务器实例
server = xmlrpc.server.SimpleXMLRPCServer(("localhost", 8000))

# 定义一个远程过程
def add(x, y):
    return x + y

# 注册远程过程
server.register_function(add, "add")

# 启动RPC服务器
server.serve_forever()

客户端代码：

import xmlrpc.client

# 创建一个RPC客户端实例
client = xmlrpc.client.ServerProxy("http://localhost:8000/")

# 调用远程过程
result = client.add(3, 4)
print(result)  # 输出：7

在上述示例中，服务端使用`xmlrpc.server.SimpleXMLRPCServer`创建一个RPC服务器实例，并通过`register_function`方法注册了一个名为`add`的远程过程。客户端使用`xmlrpc.client.ServerProxy`创建一个RPC客户端实例，并通过调用`add`方法来调用服务端的远程过程。

相关问题

python grpc服务端 代码示例

### 回答1：
以下是一个简单的 Python gRPC 服务端代码示例：

import grpc
import calculator_pb2
import calculator_pb2_grpc

class CalculatorServicer(calculator_pb2_grpc.CalculatorServicer):
    def Add(self, request, context):
        result = request.x + request.y
        return calculator_pb2.Result(value=result)

def serve():
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    calculator_pb2_grpc.add_CalculatorServicer_to_server(
        CalculatorServicer(), server)
    server.add_insecure_port('[::]:50051')
    server.start()
    server.wait_for_termination()

if __name__ == '__main__':
    serve()

此示例代码实现了一个加法计算器服务，使用了 gRPC 通信协议，并监听本地 50051 端口。在 `CalculatorServicer` 类中实现了 `Add` 方法，实现两个数字的加法操作，并返回结果。在 `serve` 函数中创建了一个 gRPC 服务器，将 `CalculatorServicer` 注册到服务器中，启动并等待请求。

### 回答2：
Python gRPC是Google开源的一种高性能、跨语言的远程过程调用（RPC）框架。下面是一个简单的Python gRPC服务端代码示例：

首先，需要安装所需的库：

pip install grpcio grpcio-tools

接下来，创建一个.proto文件，定义服务的接口和消息类型。例如，我们创建一个greeter.proto文件：

syntax = "proto3";

package greeter;

service Greeter {
  rpc SayHello(HelloRequest) returns (HelloReply) {}
}

message HelloRequest {
  string name = 1;
}

message HelloReply {
  string message = 1;
}

然后，使用protobuf编译器生成Python的代码：

python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. greeter.proto

生成的代码包括greeter_pb2.py和greeter_pb2_grpc.py两个文件。greeter_pb2.py定义了消息类型，greeter_pb2_grpc.py定义了服务的Stub类和Servicer类。

接下来，编写服务端代码。在一个.py文件中，导入所需的库和生成的代码：

import grpc
import greeter_pb2
import greeter_pb2_grpc

class Greeter(greeter_pb2_grpc.GreeterServicer):
    def SayHello(self, request, context):
        message = 'Hello, ' + request.name + '!'
        return greeter_pb2.HelloReply(message=message)

def serve():
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    greeter_pb2_grpc.add_GreeterServicer_to_server(Greeter(), server)
    server.add_insecure_port('[::]:50051')
    server.start()
    server.wait_for_termination()

if __name__ == '__main__':
    serve()

在上述代码中，我们创建了一个Greeter类，实现了proto文件中定义的Servicer接口。在Greeter类中，我们实现了SayHello方法，用于处理客户端的请求。

在serve方法中，我们创建了一个gRPC服务器实例，将Greeter类的实例添加到服务器中。服务器监听在本地的50051端口，接收gRPC客户端的请求。

最后，我们在main函数中调用serve方法启动服务器。

通过上述步骤，我们实现了一个简单的Python gRPC服务端。可以使用客户端连接到这个服务端，调用SayHello方法，发送一个名字请求，并返回一个问候消息。

### 回答3：
下面是一个简单的Python gRPC服务端代码示例：

import grpc
import calculator_pb2
import calculator_pb2_grpc

class CalculatorServicer(calculator_pb2_grpc.CalculatorServicer):
    def Add(self, request, context):
        result = request.num1 + request.num2
        return calculator_pb2.CalculatorResponse(result=result)
    
    def Subtract(self, request, context):
        result = request.num1 - request.num2
        return calculator_pb2.CalculatorResponse(result=result)

def serve():
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    calculator_pb2_grpc.add_CalculatorServicer_to_server(CalculatorServicer(), server)
    server.add_insecure_port("[::]:50051")
    server.start()
    server.wait_for_termination()

if __name__ == "__main__":
    serve()

上述代码中我们创建了一个CalculatorServicer类，继承了生成的gRPC服务端Stub，并实现了Add和Subtract两个RPC方法。这两个方法分别接受CalculatorRequest对象作为输入，执行相应的计算运算并返回CalculatorResponse对象。

在serve函数中，我们创建了一个gRPC服务器，并将CalculatorServicer实例添加到服务器中。然后我们指定服务器的监听端口为50051，并启动服务器。

最后，我们在程序的入口点通过调用serve函数来启动服务器，并保持运行状态。

grpc服务端主动推送数据到客户端

在 gRPC 中，服务端可以通过流式 RPC 的方式向客户端主动推送数据。具体来说，服务端可以定义一个返回流的 RPC 方法，客户端可以通过调用该方法获得一个流对象，服务端可以在任何时候通过该流对象向客户端发送数据。

下面是一个简单的示例代码，演示了服务端向客户端推送数据的过程：

service MyService {
  // 定义一个返回流的 RPC 方法
  rpc StreamData (DataRequest) returns (stream DataResponse) {}
}

message DataRequest {
  // 请求消息
}

message DataResponse {
  // 响应消息
}

服务端代码：

class MyService(MyServiceServicer):
    def StreamData(self, request, context):
        # 客户端调用 StreamData 方法时，会返回一个 stream 对象
        for i in range(10):
            # 通过 stream 对象向客户端发送数据
            yield DataResponse(data=i)
            time.sleep(1)

客户端代码：

with grpc.insecure_channel('localhost:50051') as channel:
    stub = my_service_pb2_grpc.MyServiceStub(channel)
    # 客户端调用 StreamData 方法，会得到一个 stream 对象
    stream = stub.StreamData(DataRequest())
    for response in stream:
        # 在循环中不断接收服务端推送的数据
        print(response.data)

运行代码后，客户端会每秒钟接收到一个服务端推送的数据，直到服务端发送完毕为止。