XML-RPC : Pythonが「電池付属」と呼ばれる理由

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XML-RPC
Pythonが電池付属と呼ばれる理由
2014-09-13
Python Conference JP 2014
Ransui Iso
Strategic Technology Group / X-Listing Co, Ltd.

Ransui Iso (磯蘭水)
Work at X-Listing Co, Ltd.
http://www.xlisting.co.jp/
Pythonは1998年から使っています。E-Commerceエンジンやサーチエンジンの開
発、Zopeを用いたWebサイト開発、その他色々を経て、今はネット広告配信シス
テムについての研究開発をしています。最近はCommon Lispでシステム開発をし
ていますが、Pythonもヘビーに使っています。
おまえ誰よ？
http://www.facebook.com/ransui
@ransui

Remote Procedure Call
昔からあるんです

有名どころ
● Sun RPC
– NFSの基盤として開発された
– XDRという形式で情報をシリアライズする
● なんとPython標準モジュールにでXDRを取り扱える
– 現役で色々と使われている
● その他にも
– DCE/RPC
– OMG CORBA
– DCOM

ham
spam
egg
そも、RPCとは？
● 言語が提供する「呼び出し規約」を拡張する
– 利用者はRPCをサポートする言語でプログラミングをす
るとき、ほとんどRPCの存在を意識する必要がない。
ham
spam
egg
Remote Local
この時ローカルから result = spam(args) という感じでリモート
のメソッドを呼び出せるということ

– インタフェースの定義からStubライブラリを作成しそれ
を利用することでリモート呼び出しの詳細を隠蔽する
Server Code Application Code
Client
もうすこし細かく見てみる
● 魔法は存在しないのでタネがある
RPC Library
IDL
Client Stub
Server
Server Stub
RPC Library
IDL Compiler

XML-RPC

メッセージ形式がXMLなRPC
● 通信そのものはHTTPが使われることが多い
– HTTPのbody部分に呼び出しや戻り値についての情報を
XML形式で記述してメッセージとして交換する
– 当然のことながらXMLの冗長性のおかげでオーバーヘッ
ドが大きくてパフォーマンス的には不利
– バイナリプロトコルに対してHuman Readableだという
部分くらいしか利点が思いつかない……

PythonでのXML-RPC
● 標準ライブラリにある
– クライアント・サーバモデル
– xmlrpc.servsr サーバ側
– xmlrpc.client クライアント側
● PurePythonによる実装
– cPythonが動く環境であればまずどこでも使える
– 改造も簡単。色々できる。

class HelloServer(xmlrpc.server.SimpleXMLRPCServer):
Hello World : Server側
● まずはサーバを準備
● SimpleXMLRPCServerを継承したクラスを作る
● このクラスは通信担当で公開メソッドとかに関与しない
import xmlrpc.server
class HelloServer(xmlrpc.server.SimpleXMLRPCServer):
allow_reuse_address = True
request_queue_size = 1024
def __init__(self, *args, **kw):
super().__init__(*args, **kw)

class HelloRequestHandler(xmlrpc.server.SimpleXMLRPCRequestHandler):
return getattr(self, method_name)(*args)
● 公開する機能を準備する
● SimpleXMLRPCRequestHandlerを継承したクラスを作る
● このクラス内で「メソッド名」と「機能」の対応を作る
class HelloRequestHandler(xmlrpc.server.SimpleXMLRPCRequestHandler):
def _dispatch(self, method_name, args):
def _dispatch(self, method_name, args):
return getattr(self, method_name)(*args)
def greeting(self, name):
def greeting(self, name):
return "Hello, %s" % name
return "Hello, %s" % name

server = HelloServer(("127.0.0.1", 9999),
requestHandler=HelloRequestHandler,
logRequests=None,
allow_none=True)
● 組み合わせてサーバとして起動する
● サーバクラスとハンドラクラスのインスタンスを作成して組み
合わせる。その後、サーバインスタンスのループを開始。
def main():
def main():
server = HelloServer(("127.0.0.1", 9999),
requestHandler=HelloRequestHandler,
logRequests=None,
allow_none=True)
server.serve_forever()
server.serve_forever()

proxy = xmlrpc.client.ServerProxy("http://127.0.0.1:9999/",
Hello World : Client側
● ServerProxyクラスを使うだけ
● サーバ側に比べてとっても簡単
import xmlrpc.client
import xmlrpc.client
def main():
def main():
proxy = xmlrpc.client.ServerProxy("http://127.0.0.1:9999/",
allow_none=True)
print(proxy.greeting("spam"))
allow_none=True)
print(proxy.greeting("spam"))

もう少し使いやすく
日々の道具として使うための工夫

ServerとClient分離問題
ham
spam
egg
● 見通しの悪さを改善する
– サーバもクライアントも1つのモジュールをimportする
– 下のような状態を維持しやすくする
ham
spam
egg
RequestHandler ServiceClient

Server Code Application Code
もっと結合性を上げる
● Pythonの動的な性質をもっと使う
– MetaClassを使うなどして、サービスの定義を行うとと
自動的にStubが生成されるようにして、コードはそれを
継承して書くとかする
Client
RPC Library
Service Definition
Client Stub
Server
Server Stub
RPC Library
Metaclass

使いこなし

class HelloServer(Socketserver.ThreadingMixIn,
xmlrpc.server.SimpleXMLRPCServer):
サーバのスレッド化
● 簡単にスレッド化ができる
– SimpleXMLRPCServerはSocketServerを利用して構築
されていることを利用する。
import socketserver
import socketserver
class HelloServer(Socketserver.ThreadingMixIn,
xmlrpc.server.SimpleXMLRPCServer):

return Binary(pickle.dumps(target_object, protocol=2))
return encode_to_binary(blahblah(decode_from_binay(args))
self.proxy.server_side_method(encode_to_binary(args))
複雑なデータ
● インスタンスとかの送受信
– デコレータ化すればもっとかっこよくできる
import pickle
from xmlrpc.client import Binary
import pickle
from xmlrpc.client import Binary
def encode_to_binary(target_object):
def encode_to_binary(target_object):
return Binary(pickle.dumps(target_object, protocol=2))
def decode_from_binary(binary_image):
def decode_from_binary(binary_image):
return pickle.loads(binary_image.data)
return pickle.loads(binary_image.data)
def server_side_method(self, args):
def server_side_method(self, args):
return encode_to_binary(blahblah(decode_from_binay(args))
def client_side_method(self, args):
def client_side_method(self, args):
result = decode_from_binary(
result = decode_from_binary(
self.proxy.server_side_method(encode_to_binary(args))

事例
弊社では使いまくってます

Viewer
Search
Application
MonkeyPod ディレクトリ
● データベースと検索に使用
MonkeypodTreeServer
Tree maintainer
Get Node
Get Review
etc.
SiteData
Data Manage

● 広告配信のターゲティングルールの管理
Rule Builer
RuleEngine
Stats / Report
Application
ターゲティングルール
Set Rule
RuleServer
Object Storage
Create New Rule
Get Rule
Storage File
Remove Rule

まとめ

使い所と注意
● ちょっとしたサービスが必要なときに
– とにかくPythonがインストールされていれば使える
– 変な設定ファイルとかサーバプロセスとかいらない
– サービス側のコードを書く際に、お作法とか無いので何
でもやり放題
● 気をつけたいところ
– pickleとか無節操に使うとPython縛りに
– 真の意味でパフォーマンスが必要なときは使っちゃダメ

Thank you for listening.
Happy Hacking with Python!

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