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我正在寻找 Python 的远程过程调用引擎，我发现PyRo（Python 远程对象）和RPyC（远程 Python 调用）都是我正在寻找的东西。

但是，我很想知道它们之间的比较以及它们的优缺点是什么？

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我个人认为它们大致相同，但 RPyC 的作者（此处）声称更简单（也许对于并非所有习惯于分布式计算的人来说，他有道理；我可能太习惯了，无法做出好的判断；-)。引用他的话……：

虽然 PYRO 的简历中有很长的项目列表，但我觉得设置服务器太复杂了，如果考虑到所需的代码量、注册对象、运行名称服务器等。更不用说不同概念的数量了您必须考虑（事件、重新绑定、有或没有名称服务器、代理与属性代理、名称必须是唯一的等）。而且它是有限的（远程对象必须是可挑选的，因此您不能使用远程文件等）。总而言之，PYRO 的特殊情况太多，而且一般来说太复杂（是的，我认为这很复杂）。因此，我当然不是独立评论者——但请自行判断。RPyC 不是更简单更干净吗？

另一方面，PyRO 确实试图提供一些安全性（RPyC 的作者声称这无论如何都太弱了，并且是 PyRO 声称的许多复杂性的基础）。

更独立的声音 David Mertz 在这里对 RPyC 提供了一个很好的解释（PyRO 的存在时间要长得多，David 指出了以前的文章）。“经典模式”是完全通用且简单且零安全性的部分，“与 Pyro 基本相同（没有 Pyro 的可选安全框架）”；“服务模式”更安全（默认情况下，所有未明确允许的内容都被禁止），并且，David 说，“服务模式本质上是 RPC（例如 XML_RPC），以调用约定和实现的一些细节为模”。对我来说似乎是一个公平的评价。

顺便说一句，我不是特别喜欢单一语言的 RPC 系统——即使 Python 满足了我 99% 的需求（而且还没有那么高；-），我喜欢我可以使用任何语言来完成剩下的 1 %...我不想在 RPC 层放弃它！-) 我宁愿通过这个模块做例如JSON-RPC，或类似...！-)。

于 2009-09-11T15:02:58.757 回答
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YMMV，但这是我评估 RPyC、Pyro4 和 ZeroRPC 以用于即将到来的项目的结果。请注意，没有深入的测试，也不打算进行深入的审查，只是我对每个测试如何满足我即将进行的项目的需求的说明。

零RPC：

  • 相当多的依赖
  • 非常年轻的项目（来自 dotCloud 的主要支持）
  • 很少的文档
  • 无法访问远程对象的属性，只能访问方法
  • 由于缺乏属性访问，IPython 选项卡完成不适用于远程对象

火焰兵4：

  • Python3 支持
  • 很好，丰富的文档
  • 成熟项目
  • 无属性访问/IPython 选项卡完成

火焰兵3：

  • 支持属性访问（在文档中声明；尚未验证）
  • 不支持 Python3

RPyC：

  • 属性访问，远程对象上的 IPython 选项卡完成
  • Python3 支持（在文档中声明；尚未验证）
  • 参差不齐的文件

FWIW：

我倾向于喜欢 RPyC（可能是因为它是我的第一个？;-)，但它的文档很少。这是我第一次接触 RPC，我花了很长时间才“了解”如何让事情正常工作。作者 (Tomer) 非常乐于助人，并且对 Google RPyC 列表上的 Qs 做出了回应。

如果您是 RPC 新手，我建议您从 Pyro 开始，并利用其可靠的文档来学习其中的技巧。根据您的需要继续使用 RPyC、ZeroRPC 等。

于 2012-12-22T00:41:12.937 回答