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  • python rpyc客户端调用服务端方法
    • 问题1
    • 问题2
  • python rpyc的使用心得

    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<netref class 'rpyc.core.netref.type'>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<class 'numpy.ndarray'>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)

    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本网站。

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