1、先說結論:使用xml-rpc的機制可以很方便的實作伺服器間的RPC呼叫。
2、試驗結果如下:
3、原始碼如下:
伺服器端的原始程式碼如下:
import operator, math from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer from functools import reduce def main(): server = SimpleXMLRPCServer(('127.0.0.1', 7001)) server.register_introspection_functions() server.register_multicall_functions() server.register_function(addtogether) server.register_function(quadratic) server.register_function(remote_repr) print("Server ready") server.serve_forever() def addtogether(*things): """Add together everything in the list things .""" return reduce(operator.add, things) def quadratic(a, b, c): """Determine x values satisfying: a * x * x + b * x + c = 0""" b24ac = math.sqrt(b*b - 4.0*a*c) return list(set([(-b-b24ac) / 2.0*a, (-b+b24ac) / 2.0*a])) def remote_repr(arg): """return the repr() rendering of the supplied arg """ return arg if __name__ == '__main__': main()
用戶端的程式碼如下:
import xmlrpclib def main(): proxy = xmlrpclib.ServerProxy('http://127.0.0.1:7001') print("Here are the functions supported by this server:") print("next calculator addtogether: ") print(proxy.addtogether('x','y','z')) print(proxy.addtogether('x','y','z')) print(proxy.addtogether('x','y','z')) print(proxy.addtogether('x','y','z')) for method_name in proxy.system.listMethods(): if method_name.startswith('system.'): continue signatures = proxy.system.methodSignature(method_name) if isinstance(signatures, list) and signatures: for signature in signatures: print('%s(%s)' %(method_name, signature)) else: print('%s(...)' %(method_name,)) method_help = proxy.system.methodHelp(method_name) #if method_help: # print(' ', methodHelp) print(proxy.addtogether('x','y','z')) print("addtogether result ") if __name__ == '__main__': main()
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以上是教你怎麼使用XML函式庫實現RPC通訊的功能的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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