Python 主流RPC 框架有哪些

Python RPC 框架的使用越来越广泛。在这篇博客中，我将介绍三个主流的 Python RPC 框架：gRPC、Thrift 和 RPyC，并对它们的特点进行比较。

 

RPC、Thrift 和 RPyC，并对它们的特点进行比较。

框架	开发公司	序列化格式	支持语言	文档和社区支持
gRPC	Google	Protocol Buffers	多种语言，包括 Python	相对丰富
Thrift	Facebook	IDL	多种语言，包括 Python	相对较少，但社区支持较好
RPyC	RPyC Developers	TCP/IP、UDP 和 ZeroMQ 传输协议以及 JSON、pickle 和 msgpack 序列化格式	纯 Python 的 RPC 框架，不支持多种语言。	相对较少，但易于使用并且具有良好的可扩展性

1. gRPC

gRPC 是由 Google 开发的一个高性能、开源和通用的 RPC 框架。它使用 Protocol Buffers 进行序列化和反序列化。gRPC 支持多种语言，包括 Python。它支持四种不同类型的 RPCs：单一的 RPC、服务器流式 RPC、客户端流式 RPC 和双向流式 RPC。gRPC 使用 HTTP/2 进行客户端-服务器通信，每个 RPC 调用都是同一个 TCP/IP 连接中的单独的流。gRPC 的文档和在线讨论相对丰富。

2. Thrift

Thrift 是由 Facebook 开发的一个高效且可扩展的跨语言服务开发框架。它支持多种语言，包括 Python。Thrift 使用 IDL（接口定义语言）来定义数据类型和服务接口，并使用代码生成器生成客户端和服务器代码。Thrift 支持多种传输协议和序列化格式，包括二进制、压缩二进制、JSON 和 XML。Thrift 的文档相对较少，但是社区支持较好。

3. RPyC

RPyC 是一个纯 Python 的 RPC 框架，它支持多种传输协议和序列化格式，包括 TCP/IP、UDP 和 ZeroMQ 传输协议以及 JSON、pickle 和 msgpack 序列化格式。RPyC 的文档相对较少，但是它易于使用并且具有良好的可扩展性。

在选择 Python RPC 框架时，需要考虑以下因素：

1. 性能：RPC 框架应该具有高性能和低延迟。
2. 可扩展性：RPC 框架应该易于扩展。
3. 跨语言支持：RPC 框架应该支持多种编程语言。
4. 文档和社区支持：RPC 框架应该有完善的文档和社区支持。