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)但是在APP测试脚本运行过程中，会出现rpyc调用超时的情况，这是因为rpyc默认的调用等待时间只有30s，如果某些rpyc调用的等待时间超过30s就会报错，解决方法很简单，在rpyc包的protocol.py文件中找到
SYNC_REQUEST_TIMEOUT，改大即可。
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编程网。
