❶ 从 0 到 1：全面理解 RPC 远程调用
责编 | 胡巍巍
什么是RPC呢？网络给出的解释是这样的：“RPC（Remote Procere Call Protocol）——远程过程调用协议，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议”。
这个概念听起来还是比较抽象，没关系，继续往后看，后面概念性的东西，我会讲得足够清楚，让你完全掌握 RPC 的基础内容。
在 OpenStack 里的进程间通信方式主要有两种，一种是基于HTTP协议的RESTFul API方式，另一种则是RPC调用。
那么这两种方式在应用场景上有何区别呢？
有使用经验的人，就会知道：
首先，给你提两个问题，带着这两个问题再往下看：
1、RPC 和 REST 区别是什么？2、为什么要采用RPC呢？
首先，第一个问题：RPC 和 REST 区别是什么？
你一定会觉得这个问题很奇怪，是的，包括我，但是你在网络上一搜，会发现类似对比的文章比比皆是，我在想可能很多初学者由于基础不牢固，才会将不相干的二者拿出来对比吧。既然是这样，那为了让你更加了解陌生的RPC，就从你熟悉得不能再熟悉的 REST 入手吧。
01、所属类别不同
REST，是Representational State Transfer 的简写，中文描述表述性状态传递（是指某个瞬间状态的资源数据的快照，包括资源数据的内容、表述格式(XML、JSON)等信息。）
REST 是一种软件架构风格。这种风格的典型应用，就是HTTP。其因为简单、扩展性强的特点而广受开发者的青睐。
而RPC 呢，是 Remote Procere Call Protocol 的简写，中文描述是远程过程调用，它可以实现客户端像调用本地服务(方法)一样调用服务器的服务(方法)。
而 RPC 可以基于 TCP/UDP，也可以基于 HTTP 协议进行传输的，按理说它和REST不是一个层面意义上的东西，不应该放在一起讨论，但是谁让REST这么流行呢，它是目前最流行的一套互联网应用程序的API设计标准，某种意义下，我们说 REST 可以其实就是指代 HTTP 协议。
02、使用方式不同
03、面向对象不同
从设计上来看，RPC，所谓的远程过程调用 ，是面向方法的 ，REST：所谓的 Representational state transfer ，是面向资源的，除此之外，还有一种叫做 SOA，所谓的面向服务的架构，它是面向消息的，这个接触不多，就不多说了。
04、序列化协议不同
接口调用通常包含两个部分，序列化和通信协议。
通信协议，上面已经提及了，REST 是 基于 HTTP 协议，而 RPC 可以基于 TCP/UDP，也可以基于 HTTP 协议进行传输的。
常见的序列化协议，有：json、xml、hession、protobuf、thrift、text、bytes等，REST 通常使用的是 JSON或者XML，而 RPC 使用的是 JSON-RPC，或者 XML-RPC。
通过以上几点，我们知道了 REST 和 RPC 之间有很明显的差异。
然后第二个问题：为什么要采用RPC呢？
那到底为何要使用 RPC，单纯的依靠RESTful API不可以吗？为什么要搞这么多复杂的协议，渣渣表示真的学不过来了。
关于这一点，以下几点仅是我的个人猜想，仅供交流哈：
说了这么多，我们该如何选择这两者呢？我总结了如下两点，供你参考：
“远程调用”意思就是：被调用方法的具体实现不在程序运行本地，而是在别的某个地方（分布到各个服务器），调用者只想要函数运算的结果，却不需要实现函数的具体细节。
光说不练嘴把式，接下来，我将分别用三种不同的方式全面地让你搞明白 rpc 远程调用是如何实现的。
01、基于 xml-rpc
Python实现 rpc，可以使用标准库里的 SimpleXMLRPCServer，它是基于XML-RPC 协议的。
有了这个模块，开启一个 rpc server，就变得相当简单了。执行以下代码：
有了 rpc server，接下来就是 rpc client，由于我们上面使用的是 XML-RPC，所以 rpc clinet 需要使用xmlrpclib 这个库。
然后，我们通过 server_proxy 对象就可以远程调用之前的rpc server的函数了。
SimpleXMLRPCServer是一个单线程的服务器。这意味着，如果几个客户端同时发出多个请求，其它的请求就必须等待第一个请求完成以后才能继续。
若非要使用 SimpleXMLRPCServer 实现多线程并发，其实也不难。只要将代码改成如下即可。
02、基于json-rpc
SimpleXMLRPCServer 是基于 xml-rpc 实现的远程调用，上面我们也提到 除了 xml-rpc 之外，还有 json-rpc 协议。
那 python 如何实现基于 json-rpc 协议呢？
答案是很多，很多web框架其自身都自己实现了json-rpc，但我们要独立这些框架之外，要寻求一种较为干净的解决方案，我查找到的选择有两种
第一种是 jsonrpclib
第二种是 python-jsonrpc
先来看第一种 jsonrpclib
它与 Python 标准库的 SimpleXMLRPCServer 很类似（因为它的类名就叫做 SimpleJSONRPCServer ，不明真相的人真以为它们是亲兄弟）。或许可以说，jsonrpclib 就是仿照 SimpleXMLRPCServer 标准库来进行编写的。
它的导入与 SimpleXMLRPCServer 略有不同，因为SimpleJSONRPCServer分布在jsonrpclib库中。
服务端
客户端
再来看第二种python-jsonrpc，写起来貌似有些复杂。
服务端
客户端
调用过程如下
还记得上面我提到过的 zabbix API，因为我有接触过，所以也拎出来讲讲。zabbix API 也是基于 json-rpc 2.0协议实现的。
因为内容较多，这里只带大家打个，zabbix 是如何调用的：直接指明要调用 zabbix server 的哪个方法，要传给这个方法的参数有哪些。
03、基于 zerorpc
以上介绍的两种rpc远程调用方式，如果你足够细心，可以发现他们都是http+rpc 两种协议结合实现的。
接下来，我们要介绍的这种（zerorpc），就不再使用走 http 了。
zerorpc 这个第三方库，它是基于TCP协议、 ZeroMQ 和 MessagePack的，速度相对快，响应时间短，并发高。zerorpc 和 pyjsonrpc 一样，需要额外安装，虽然SimpleXMLRPCServer不需要额外安装，但是SimpleXMLRPCServer性能相对差一些。
调用过程如下
客户端除了可以使用zerorpc框架实现代码调用之外，它还支持使用“命令行”的方式调用。
客户端可以使用命令行，那服务端是不是也可以呢？
是的，通过 Github 上的文档几个 demo 可以体验到这个第三方库做真的是优秀。
比如我们可以用下面这个命令，创建一个rpc server，后面这个 time Python 标准库中的 time 模块，zerorpc 会将 time 注册绑定以供client调用。
经过了上面的学习，我们已经学会了如何使用多种方式实现rpc远程调用。
通过对比，zerorpc 可以说是脱颖而出，一支独秀。
为此，我也做了一番思考：
OpenStack 组件繁多，在一个较大的集群内部每个组件内部通过rpc通信频繁，如果都采用rpc直连调用的方式，连接数会非常地多，开销大，若有些 server 是单线程的模式，超时会非常的严重。
OpenStack 是复杂的分布式集群架构，会有多个 rpc server 同时工作，假设有 server01，server02，server03 三个server，当 rpc client 要发出rpc请求时，发给哪个好呢？这是问题一。
你可能会说轮循或者随机，这样对大家都公平。这样的话还会引出另一个问题，倘若请求刚好发到server01，而server01刚好不凑巧，可能由于机器或者其他因为导致服务没在工作，那这个rpc消息可就直接失败了呀。要知道做为一个集群，高可用是基本要求，如果出现刚刚那样的情况其实是很尴尬的。这是问题二。
集群有可能根据实际需要扩充节点数量，如果使用直接调用，耦合度太高，不利于部署和生产。这是问题三。
引入消息中间件，可以很好的解决这些问题。
解决问题一：消息只有一份，接收者由AMQP的负载算法决定，默认为在所有Receiver中均匀发送(round robin)。
解决问题二：有了消息中间件做缓冲站，client 可以任性随意的发，server 都挂掉了？没有关系，等 server 正常工作后，自己来消息中间件取就行了。
解决问题三：无论有多少节点，它们只要认识消息中间件这一个中介就足够了。
既然讲到了消息队列，如果你之前没有接触过这块内容，最好花几分钟的时间跟我好好过下关于消息队列的几个基础概念。
首先，RPC只是定义了一个通信接口，其底层的实现可以各不相同，可以是 socket，也可以是今天要讲的 AMQP。
AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)是一种基于队列的可靠消息服务协议，作为一种通信协议，AMQP同样存在多个实现，如Apache Qpid，RabbitMQ等。
以下是 AMQP 中的几个必知的概念：
Publisher：消息发布者
Queue：用来保存消息的存储空间，消息没有被receiver前，保存在队列中。
Exchange：用来接收Publisher发出的消息，根据Routing key 转发消息到对应的Message Queue中，至于转到哪个队列里，这个路由算法又由exchange type决定的。
Exchange type：主要四种描述exchange的类型。
direct：消息路由到满足此条件的队列中(queue,可以有多个)：routing key = binding key
topic：消息路由到满足此条件的队列中(queue,可以有多个)：routing key 匹配 binding pattern. binding pattern是类似正则表达式的字符串，可以满足复杂的路由条件。
fanout：消息路由到多有绑定到该exchange的队列中。
binding ：binding是用来描述exchange和queue之间的关系的概念，一个exchang可以绑定多个队列，这些关系由binding建立。前面说的binding key /binding pattern也是在binding中给出。
为了让你明白这几者的关系，我画了一张模型图。
关于AMQP，有几下几点值得注意：
前面铺垫了那么久，终于到了讲真实应用的场景。在生产中RPC是如何应用的呢？
其他模型我不太清楚，在 OpenStack 中的应用模型是这样的
至于为什么要如此设计，前面我已经给出了自己的观点。
接下来，就是源码解读 OpenStack ，看看其是如何通过rpc进行远程调用的。如若你对此没有兴趣（我知道很多人对此都没有兴趣，所以不浪费大家时间），可以直接跳过这一节，进入下一节。
目前Openstack中有两种RPC实现，一种是在oslo messaging,一种是在openstack.common.rpc。
openstack.common.rpc是旧的实现，oslo messaging是对openstack.common.rpc的重构。openstack.common.rpc在每个项目中都存在一份拷贝，oslo messaging即将这些公共代码抽取出来，形成一个新的项目。oslo messaging也对RPC API 进行了重新设计，对多种 transport 做了进一步封装，底层也是用到了kombu这个AMQP库。（注：Kombu 是Python中的messaging库。Kombu旨在通过为AMQ协议提供惯用的高级接口，使Python中的消息传递尽可能简单，并为常见的消息传递问题提供经过验证和测试的解决方案。）
关于oslo_messaging库，主要提供了两种独立的API:
因为 notify 实现是太简单了，所以这里我就不多说了，如果有人想要看这方面内容，可以收藏我的博客(http://python-online.cn) ，我会更新补充 notify 的内容。
OpenStack RPC 模块提供了 rpc.call，rpc.cast, rpc.fanout_cast 三种 RPC 调用方法，发送和接收 RPC 请求。
rpc.call 和 .rpc.cast 从实现代码上看，他们的区别很小，就是call调用时候会带有wait_for_reply=True参数，而cast不带。
要了解 rpc 的调用机制呢，首先要知道 oslo_messaging 的几个概念主要方法有四个：
transport：RPC功能的底层实现方法，这里是rabbitmq的消息队列的访问路径
transport 就是定义你如何访连接消息中间件，比如你使用的是 Rabbitmq，那在 nova.conf中应该有一行transport_url的配置，可以很清楚地看出指定了 rabbitmq 为消息中间件，并配置了连接rabbitmq的user，passwd，主机，端口。
target用来表述 RPC 服务器监听topic，server名称和server监听的exchange，是否广播fanout。
rpc server 要获取消息，需要定义target，就像一个门牌号一样。
rpc client 要发送消息，也需要有target，说明消息要发到哪去。
endpoints：是可供别人远程调用的对象
RPC服务器暴露出endpoint，每个 endpoint 包涵一系列的可被远程客户端通过 transport 调用的方法。直观理解，可以参考nova-conctor创建rpc server的代码，这边的endpoints就是 nova/manager.py:ConctorManager
dispatcher：分发器，这是 rpc server 才有的概念
只有通过它 server 端才知道接收到的rpc请求，要交给谁处理，怎么处理？
在client端，是这样指定要调用哪个方法的。
而在server端，是如何知道要执行这个方法的呢？这就是dispatcher 要干的事，它从 endpoint 里找到这个方法，然后执行，最后返回。
Serializer：在 python 对象和message(notification) 之间数据做序列化或是反序列化的基类。
主要方法有四个：
每个notification listener都和一个executor绑定，来控制收到的notification如何分配。默认情况下，使用的是blocking executor(具体特性参加executor一节）
模仿是一种很高效的学习方法，我这里根据 OpenStack 的调用方式，抽取出核心内容，写成一个简单的 demo，有对 OpenStack 感兴趣的可以了解一下，大部分人也可以直接跳过这章节。
注意以下代码不能直接运行，你还需要配置 rabbitmq 的连接方式，你可以写在配置文件中，通过 get_transport 从cfg.CONF 中读取，也可以直接将其写成url的格式做成参数，传给 get_transport 。而且还要nova或者其他openstack组件的环境中运行（因为需要有ctxt这个环境变量）
简单的 rpc client
简单的 rpc server
【End】
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你点的每个“在看”，我都认真当成了喜欢
❷ 如何使用Python连接远程Windows服务器
在服务器的电脑上添加第二块网卡，用于连接Internet。用域管理员账户在远程访问服务器上登录。为第二块网卡添加公网IP地址
在远程访问服务器上，从“管理工具”中打开，“服务器管理器”窗口，选中“角色”，单击“添加角色”，打开“添加角色向导”窗口。
在弹出来的“开始之前”窗口中点击“是”按钮。
单击“下一步”“进入选择服务器角色””窗口，选择“网络策略和访问服务”单击“下一步”。
在“网络策略和访问服务”简介窗口单击“下一步”，在“选择角色服务”窗口选择“路由和远程访问服务”。
接下来会显示安装进度
等安装好了以后，点击关闭就可以了。
❸ RPC框架（1 - 实现服务端注册一个服务）
基于这样一个假设，那就是客户端已经知道了服务端的地址，这部分会由后续的服务发现机制完善。通用接口
hello方法需要传递一个对象，HelloObject对象，定义如下：
注意这个对象需要实现 Serializable 接口，因为它需要在调用过程中从客户端传递给服务端。
接着我们在服务端对这个接口进行实现，实现的方式也很简单，返回一个字符串就行：
服务端需要哪些信息，才能唯一确定服务端需要调用的接口的方法呢？
那么服务端知道以上四个条件，就可以找到这个方法并且调用了。我们把这四个条件写到一个对象里，到时候传输时传输这个对象就行了。即 RpcRequest 对象：
那么服务器调用完这个方法后，需要给客户端返回哪些信息呢？
如果调用成功的话，显然需要返回值，如果调用失败了，就需要失败的信息，这里封装成一个 RpcResponse 对象：
这里还多写了两个静态方法，用于快速生成成功与失败的响应对象。其中，statusCode属性可以自行定义，客户端服务端一致即可。
客户端方面，由于在 客户端这一侧我们并没有接口的具体实现类，就没有办法直接生成实例对象 。这时，我们可以 通过动态代理的方式生成实例，并且调用方法时生成需要的RpcRequest对象并且发送给服务端 。
这里我们采用JDK动态代理，代理类是需要实现 InvocationHandler 接口的。
我们需要传递host和port来指明服务端的位置。并且使用getProxy()方法来生成代理对象。
InvocationHandler 接口需要实现invoke()方法，来指明代理对象的方法被调用时的动作。 在这里，我们显然就需要生成一个RpcRequest对象，发送出去，然后返回从服务端接收到的结果即可：
生成RpcRequest很简单，我 使用Builder模式来生成这个对象 。发送的逻辑我使用了一个RpcClient对象来实现，这个对象的作用， 就是将一个对象发过去，并且接收返回的对象。
我的实现很简单，直接使用Java的序列化方式，通过Socket传输。 创建一个Socket，获取ObjectOutputStream对象，然后把需要发送的对象传进去即可，接收时获取ObjectInputStream对象，readObject()方法就可以获得一个返回的对象。
服务端的实现就简单多了， 使用一个ServerSocket监听某个端口，循环接收连接请求，如果发来了请求就创建一个线程，在新线程中处理调用。 这里创建线程采用线程池：
这里简化了一下， RpcServer暂时只能注册一个接口，即对外提供一个接口的调用服务，添加register方法，在注册完一个服务后立刻开始监听：
这里向工作线程WorkerThread传入了socket和用于服务端实例service。
WorkerThread实现了Runnable接口，用于接收RpcRequest对象，解析并且调用，生成RpcResponse对象并传输回去。 run方法如下：
其中，通过class.getMethod方法，传入方法名和方法参数类型即可获得Method对象。如果你上面RpcRequest中使用String数组来存储方法参数类型的话，这里你就需要通过反射生成对应的Class数组了。通过method.invoke方法，传入对象实例和参数，即可调用并且获得返回值。
服务端侧，我们已经在上面实现了一个HelloService的实现类HelloServiceImpl，我们只需要创建一个RpcServer并且把这个实现类注册进去就行了：
服务端开放在9000端口。
客户端方面，我们需要通过动态代理，生成代理对象，并且调用，动态代理会自动帮我们向服务端发送请求的：
我们这里生成了一个HelloObject对象作为方法的参数。
首先启动服务端，再启动客户端,测试结果：
❹ 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。
❺ Python实现WebService接口(SOAP)
Web Service是一个[平台](https://ke..com/item/平台/1064049)独立的，低耦合的，自包含的、基于可[编程](https://ke..com/item/编程)的web的应用程序，可使用开放的[XML](https://ke..com/item/XML)（[标准通用标记语言](https://ke..com/item/标准通用标记语言/6805073)下的一个子集）[标准](https://ke..com/item/标准/219665)来[描述](https://ke..com/item/描述/8928757)、发布、发现、协调和配置这些应用程序，用于开发分布式的交互操作的[应用程序](https://ke..com/item/应用程序/5985445)。 [1]
Web Service技术， 能使得运行在不同机器上的不同应用无须借助附加的、专门的第三方软件或硬件， 就可相互交换数据或集成。依据Web Service规范实施的应用之间， 无论它们所使用的语言、 平台或内部协议是什么， 都可以相互交换数据。Web Service是自描述、 自包含的可用网络模块， 可以执行具体的业务功能。Web Service也很容易部署， 因为它们基于一些常规的产业标准以及已有的一些技术，诸如[标准通用标记语言](https://ke..com/item/标准通用标记语言/6805073)下的子集[XML](https://ke..com/item/XML)、HTTP。Web Service减少了应用接口的花费。Web Service为整个企业甚至多个组织之间的业务流程的集成提供了一个通用机制。
**SOAP**
SOAP即[简单对象访问协议](https://ke..com/item/简单对象访问协议)(Simple Object Access Protocol)，它是用于交换[XML](https://ke..com/item/XML)（[标准通用标记语言](https://ke..com/item/标准通用标记语言)下的一个子集）编码信息的轻量级协议。它有三个主要方面：XML-envelope为描述信息内容和如何处理内容定义了框架，将程序对象编码成为XML对象的规则，执行[远程过程调用](https://ke..com/item/远程过程调用)(RPC)的约定。SOAP可以运行在任何其他[传输协议](https://ke..com/item/传输协议)上。例如，你可以使用 SMTP，即因特网[电子邮件协议](https://ke..com/item/电子邮件协议)来传递SOAP消息，这可是很有诱惑力的。在[传输层](https://ke..com/item/传输层)之间的头是不同的，但XML有效负载保持相同。
Web Service 希望实现不同的系统之间能够用“[软件](https://ke..com/item/软件)-软件对话”的方式相互调用，打破了软件应用、网站和各种设备之间的格格不入的状态，实现“基于Web无缝集成”的目标。
使用Python实现服务端
service.py 服务端启动文件
app.py webservice接口
使用Python实现客户端
client.py
上面调用的客户端接口，测试结果如下：
❻ python3 使用socket怎么连接远程服务器
方法如下：
1、按WIN+Q组合键打开搜索框，输入"远程桌面连接"，点击下方提示的远程桌面连接
2、在打开的连接窗口，输入远程机器的计算机名或IP地址，和端口
3、系统可能会有一些提示，点击确认。
4、登入远程主机后，输入远程主机的用户名和密码即可
❼ rabbitmq rpc python怎么用
首先，客户机调用进程发送一个有进程参数的调用消息到服务端的消息队列里，然后等待应答信息。
在服务器端，进程保持睡眠状态直到调用信息到达为止。
当一个调用信息到达，服务器获得进程参数，计算结果，发送答复信息，然后等待下一个调用信息，最后，客户端调用进程接收答复信息，获得进程结果，然后调用执行继续进行。
❽ Python RPyC如何实现客户端与服务端通信
python实现socket客户端和服务端示例：
1、服务器端：
#socket通信客户端
defclient():
mysocket=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
mysocket.connect(('127.0.0.1',8000))
mysocket.send('hello')
while1:
data=mysocket.recv(1024)
ifdata:
printdata
else:
break
mysocket.close()
#服务器端
2、客户端：
defserver():
ser=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
ser.bind(('127.0.0.1',8000))
ser.listen(5)
while1:
client,addr=ser.accept()
print'accept%sconnect'%(addr,)
data=client.recv(1024)
printdata
client.send('get')
client.close()
❾ 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。
❿ 用python开发一个简单的xml-rpc服务器，提供用户和密码服务怎么做
使用python的一些web框架，xml库。
框架如果要简单的话flask，如果高并发，使用tornado。
其他的根据自己的业务来。