有一次在用 Python 开发的时候遇到个问题:既需要调用 .Net Assembly,又需要调用只支持 CPython 的 module.
对于前一种场景,我们只能用 IronPython 作为引擎。
对于后一种场景,我们只能用 CPython。
当时找到一种简易的方法:遇到需要调用的模块不支持当前 Python 引擎时,让另一个 Python 引擎在独立的进程中执行目标方法,通过进程通信的方式传递参数及执行结果。
为了降低进程通信时的复杂度,参数和执行结果在传递前都会先被序列化,另一进程收到信息后再反序列化。这就用到了 pickle。
上示例代码:
python_proxy.py:
import pickle # Python 引擎 PYTHON = 'python' IPY = 'ipy' def invoke(driver, cmd_format, *args, **kwargs): # 将参数序列化后保存到文件中 argFile = _dump((args, kwargs)) # 将存储参数的文件地址作为参数传给另一个 Python 引擎 from subprocess import Popen, PIPE p = Popen([driver, '-c', cmd_format % argFile], stdout = PIPE, stderr = PIPE) out, err = p.communicate() if err: raise AssertionError(err) # 获取存有返回值的文件地址,读取内容,并反序列化得到最终结果 resultFile = out.strip() result = _load(resultFile) # 删除存储参数和反回值的临时文件 import os os.remove(argFile) os.remove(resultFile) return result def execute_with_file_arg(func, file): # 读取文件内容,将其反序列化得到参数 args, kwargs = _load(file) # 执行目标方法,并将序列化后的返回值存储到文件中,输出该文件地址 print _dump(func(*args, **kwargs)) def _load(file): with open(file, 'rb') as f: return pickle.load(f) def _dump(o): import tempfile with tempfile.NamedTemporaryFile(delete = False) as f: pickle.dump(o, f) return f.name
test_module.py:
import python_proxy import platform current_driver = platform.python_implementation() def func_common(num1, num2): # 假设该方法核心代码必须在 IronPython 环境下执行 # 当前环境不是 IronPython:需要交给 IronPython 执行 if current_driver != 'IronPython': return _func_for_non_ipy(num1, num2) # 当前环境是 IronPython:直接运行核心代码并返回结果 return num1 + num2 def _func_for_non_ipy(num1, num2): # 交给 IronPython 运行时所提供的命令格式 # 用参数文件地址格式化后可得到最终命令 cmd_format = 'import test_module; test_module.func_with_file_arg(r"%s")' return python_proxy.invoke(python_proxy.IPY, cmd_format, num1, num2) def func_with_file_arg(file): python_proxy.execute_with_file_arg(func_common, file)
调用(是不是 IronPython 环境都可以):
import test_module print test_module.func_common(1, 2)
该方法只是一个简易的取巧方法。
上述示例代码有一个很明显的弱点:如果在目标方法的核心代码中输出其它内容(如:在 'return num1 + num2' 前添加 'print "dummy message"'),将导致进程通信时拿到的输出信息包含这些内容,而不仅仅是我们想要的结果文件路径。
另外,该方法并不是真正的跨 Python 实现平台,只是在运行时调用其它 Python 平台来暂时替代。所以 IronPython 和 CPython 都得安装。而且如果有更多各种复杂的信息需要在两个 Python 平台之间共享(如:权限认证信息等),将会非常复杂。
Keep it simple, stupid!
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