python?rpyc客戶端調(diào)用服務(wù)端方法的注意說明

更新時(shí)間：2022年06月18日 10:11:37 作者：Riven_h

這篇文章主要介紹了python?rpyc客戶端調(diào)用服務(wù)端方法的注意說明，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

python rpyc客戶端調(diào)用服務(wù)端方法

使用rpyc遇到兩個(gè)問題：

問題1

client調(diào)用server的exposed_xxxx()方法時(shí)傳進(jìn)去的參數(shù)類型，到了server端會(huì)改變，

打印出來是<netref class 'rpyc.core.netref.type'>類型，與原來傳進(jìn)的類型不同

解決方法：

def exposed_clentA_will_use(self, hello):
? ? hello = rpyc.classic.obtain(hello)

這樣就把傳進(jìn)來的hello轉(zhuǎn)變?yōu)楸镜仡愋停绻镜貨]有這種類型，需要?jiǎng)?chuàng)建這種類型

比如傳進(jìn)來的是<class 'numpy.ndarray'>類型，但是server本地沒有，則需要import numpy

問題2

client調(diào)用server的方法時(shí)有報(bào)錯(cuò)ValueError: pickling is disabled

解決方法：

rpyc_config = rpyc.core.protocol.DEFAULT_CONFIG
rpyc_config['allow_pickle'] = True?
host_ip = '127.0.0.1'?
conn = rpyc.connect(host_ip, port = 33333, config = rpyc_config)

由于是不安全的協(xié)議，需要手動(dòng)允許pickle

字面意思也明確了：allow_pickle

python rpyc的使用心得

6月份，在公司做APP和Web自動(dòng)化測(cè)試開發(fā)，碰到一個(gè)比較棘手的問題是：APP需要和Web一起操作才能走完整個(gè)測(cè)試流程。

但是APP和Web使用的是不同的測(cè)試工具，Appium和Selenium，測(cè)試框架也是獨(dú)立的。如何把二者整合起來呢？

沒錯(cuò)，python rpyc模塊派上用場(chǎng)了，這里使用python rpyc對(duì)Web頁面相關(guān)的操作做了二次封裝。

from rpyc import Service
from rpyc.utils.server import ThreadedServer
class MyService(Service):
? ? def exposed_bid(xxx):
? ? ? ? back_page.bid(xxx)

s=ThreadedServer(MyService,port=12233,listener_timeout=300,auto_register=False)
s.start()

在APP自動(dòng)化測(cè)試腳本里面，這樣調(diào)用即可：

c = rpyc.connect('localhost',12233)
c.root.bid(xxxx)

但是在APP測(cè)試腳本運(yùn)行過程中，會(huì)出現(xiàn)rpyc調(diào)用超時(shí)的情況，這是因?yàn)閞pyc默認(rèn)的調(diào)用等待時(shí)間只有30s，如果某些rpyc調(diào)用的等待時(shí)間超過30s就會(huì)報(bào)錯(cuò)，解決方法很簡(jiǎn)單，在rpyc包的protocol.py文件中找到
SYNC_REQUEST_TIMEOUT，改大即可。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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