RPC是Remote Procedure Call的缩写,翻译成中文就是远程方法调用,是一种在本地的机器上调用远端机器上的一个过程(方法)的技术,这个过程也被大家称为“分布式计算”,是为了提高各个分立机器的“互操作性”而发明出来的技术。
XML-RPC的全称是XML Remote Procedure Call,即XML远程方法调用。
它是一套允许运行在不同操作系统、不同环境的程序实现基于Internet过程调用的规范和一系列的实现。
这种远程过程调用使用http作为传输协议,XML作为传送信息的编码格式。
Xml-Rpc的定义尽可能的保持了简单,但同时能够传送、处理、返回复杂的数据结构。
Python下的XML-RPC:
1、类库:xmlrpclib 一般使用在客户端,这个模块用来调用注册在XML-RPC服务器端的函数,xmlrpclib并不是一个类型安全的模块,无法抵御恶意构造的数据,这方面的一些处理工作需要交给开发者自己。
2、类库:SimpleXMLRPCServer 一般是用在服务器端,这个模块用来构造一个最基本的XML-RPC服务器框架
3、构造一个基本的XML-RPC Server:
from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer
def is_even(n):
return n%2 == 0
server = SimpleXMLRPCServer(("localhost", 8000))#确定URL和端口
print "Listening on port 8000..."
server.register_function(is_even, "is_even") #注册is_even函数
server.serve_forever()#启动服务器,并使其对这个连接可用
4、构造一个基本的XML-RPC Client:
import xmlrpclib
proxy = xmlrpclib.ServerProxy("http://localhost:8000/")
print "3 is even: %s" % str(proxy.is_even(3))#客户端调用XML-RPC函数
print "100 is even: %s" % str(proxy.is_even(100))

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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