python rpyc客户端调用服务端方法的注意说明

python rpyc客户端调用服务端方法

使用rpyc遇到两个问题:

问题1

client调用server的exposed_xxxx()方法时传进去的参数类型,到了server端会改变,

打印出来是类型,与原来传进的类型不同

解决方法:

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

这样就把传进来的hello转变为本地类型,如果本地没有这种类型,需要创建这种类型

比如传进来的是类型,但是server本地没有,则需要import numpy

问题2

client调用server的方法时有报错ValueError: pickling is disabled

解决方法:

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)

由于是不安全的协议,需要手动允许pickle

字面意思也明确了:allow_pickle

python rpyc的使用心得

6月份,在公司做APP和Web自动化测试开发,碰到一个比较棘手的问题是:APP需要和Web一起操作才能走完整个测试流程。

但是APP和Web使用的是不同的测试工具,Appium和Selenium,测试框架也是独立的。如何把二者整合起来呢?

没错,python rpyc模块派上用场了,这里使用python rpyc对Web页面相关的操作做了二次封装。

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自动化测试脚本里面,这样调用即可:

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

但是在APP测试脚本运行过程中,会出现rpyc调用超时的情况,这是因为rpyc默认的调用等待时间只有30s,如果某些rpyc调用的等待时间超过30s就会报错,解决方法很简单,在rpyc包的protocol.py文件中找到
SYNC_REQUEST_TIMEOUT,改大即可。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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