目录
- 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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