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Python-JsonRPC

使用Python学习JsonRPC数据交互

1-核心知识点

1）什么是JsonRPC，这种协议是如何工作的？->使用请求进行验证
2）JsonRPC可以使用Postman进行验证吗？->可以使用POSTMAN进行调用（使用HTTP请求即可）
3）gRPC和jsonRPC对比->jsonRPC更早也更轻量级但是性能不高

2-思路整理

1）JsonRPC也可以编写服务器进行约定参数传递
2）但是JsonRPC性能不高

3-参考网址

Postman 快速调用 JSON-RPC 接口
个人实现代码仓库：https://gitee.com/enzoism/python_json_rpc

4-动手实践

1-初始化环境

mkdir my_project
cd my_project
python -m venv .venv

2-激活环境

# Windows
source .venv/Scripts/activate

# Mac
source .venv/bin/activate

3-添加依赖

对应的依赖是在激活的环境中

pip install flask requests

4-创建JsonRPC服务端

from flask import Flask, request, jsonify
import json

app = Flask(__name__)

# 注册支持的 RPC 方法到字典
rpc_methods = {}

def register_rpc(method_name):
    """装饰器：注册一个 RPC 方法"""
    def decorator(func):
        rpc_methods[method_name] = func
        return func
    return decorator

@app.route('/rpc', methods=['POST'])
def rpc_handler():
    """处理 JSON-RPC 请求"""
    data = request.get_json()
    
    # 验证请求格式
    if not data or data.get('jsonrpc') != '2.0':
        return jsonify({
            'jsonrpc': '2.0',
            'id': None,
            'error': {
                'code': -32600,
                'message': 'Invalid Request'
            }
        }), 400

    method = data.get('method')
    params = data.get('params', [])
    _id = data.get('id')

    # 调用对应方法
    if method in rpc_methods:
        try:
            # 根据参数类型确定调用方式：数组参数 vs 对象参数
            if isinstance(params, list):
                result = rpc_methods[method](*params)
            elif isinstance(params, dict):
                result = rpc_methods[method](**params)
            else:
                raise TypeError("Parameters must be list or object")
            
            return jsonify({
                'jsonrpc': '2.0',
                'id': _id,
                'result': result
            })
        except Exception as e:
            return jsonify({
                'jsonrpc': '2.0',
                'id': _id,
                'error': {
                    'code': -32603,
                    'message': 'Internal error',
                    'data': str(e)
                }
            }), 500
    else:
        return jsonify({
            'jsonrpc': '2.0',
            'id': _id,
            'error': {
                'code': -32601,
                'message': 'Method not found'
            }
        }), 404

# 注册示例 RPC 方法

@register_rpc('add')
def add(a: int, b: int):
    """两个数相加"""
    return a + b

@register_rpc('subtract')
def subtract(minuend: int, subtrahend: int):
    """两个数相减"""
    return minuend - subtrahahend  # 故意写错拼写，演示错误处理

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000)

5-验证JsonRPC服务

当前直接运行Python验证脚本

python test_rpc.py

# 1-测试加法->成功请求,返回3
Test 'add': {'id': 1, 'jsonrpc': '2.0', 'result': 3}

# 2-测试乘法->（因为没有定义）失败请求,返回Method not found
Test 'multiply': {'error': {'code': -32601, 'message': 'Method not found'}, 'id': 1, 'jsonrpc': '2.0'}

# 3-测试减法->（因为语法错误）失败请求,返回subtrahahend is not defined
Test 'subtract': {'error': {'code': -32603, 'data': "name 'subtrahahend' is not defined", 'message': 'Internal error'}, 'id': 1, 'jsonrpc': '2.0'}

服务器接收请求参数

执行验证脚本

6-Postman验证

POST请求数据

5-核心逻辑

1-主要代码解析

1-服务端核心逻辑

可用方法注册：
- 通过装饰器 @register_rpc('method_name') 将函数注册为可用的 RPC 方法。

请求处理：

检查必需字段（jsonrpc、method、id）。

根据参数类型（列表或字典）分别解析参数：

if isinstance(params, list):
    result = method(*params)
elif isinstance(params, dict):
    result = method(**params)

错误处理：
- 内部错误返回 code=-32603
- 方法未找到返回 code=-32601
- 不符合请求格式时返回 code=-32600

2-客户端核心逻辑

构造标准的 JSON-RPC 请求对象
发送 POST 请求并接收响应
根据返回的 id 和结果/错误信息进行处理

2-扩展说明

更复杂的错误处理：
服务端可以在错误对象中添加更多信息（如 data 字段）:

"error": {
    "code": -32000,
    "message": "Division by zero",
    "data": "Denominator is zero"
}

支持变量请求ID：
可以让 id 动态生成：

import uuid
payload['id'] = str(uuid.uuid4())

支持批量请求：
服务端可以处理包含多个 RPC 请求的数组，客户端修改请求格式：

payloads = [
    {"jsonrpc": "2.0", "method": "add", "params": [1,2], "id": 1},
    {"jsonrpc": "2.0", "method": "subtract", "params": {"minuend": 5, "subtrahend":3 }, "id": 2}
]

response = requests.post(f"{base_url}/rpc", json=payloads)

3-使用场景说明

为什么选择 Flask？
- 易于搭建简单服务（3分钟内可启动服务端）
- 适合快速开发原型系统
- 支持 HTTP/HTTPS，默认兼容 JSON 格式
为什么选择 requests？
- Python 标准库函数支持构建 JSON 请求
- 轻量级，不需要额外配置即可发送 HTTP 请求

4-其他实现方式

如果需要一个更完整的 JSON-RPC 库，可以使用：

jsonrpclib（Python2和Python3都支持，基于HTTP的简单库）
aiohttp_json_rpc（支持异步的 Python3 高级库）

6-补充说明

gRPC 和 JSON-RPC 都是远程过程调用（RPC）框架，用于服务之间的通信，但在通信协议、性能、序列化方式等方面存在显著差异。以下是两者的对比分析：

1. 基本概念

gRPC

定义：由 Google 开发的高性能、开源、通用 RPC 框架，基于 Protocol Buffers（一种二进制序列化协议）和 HTTP/2 协议。
设计目标：提供高性能、低延迟的通信，适用于分布式系统和微服务架构。
特性：
- 支持 HTTP/2（支持双向流、多路复用、服务器推送）。
- 支持多种语言（如 Java、Python、Go、C++ 等）。
- 原生支持流式（流-流、流-单、单-流）通信。
- 需通过 .proto 文件定义接口（接口描述语言，IDL）。

JSON-RPC

定义：基于 JSON 的轻量级 RPC 协议，最早在 2005 年提出。
设计目标：提供简单、灵活的远程调用，通常用于 Web 应用或轻量级服务间通信。
特性：
- 通常基于 HTTP/1.1 或 TCP 传输层。
- 使用 JSON 格式序列化数据（文本格式，可读性强）。
- 支持同步和异步调用（具体实现依赖客户端/服务器）。
- 无接口定义语言（IDL），接口需通过契约或文档约定。

2. 核心差异对比

特性	gRPC	JSON-RPC
协议基础	HTTP/2 + Protocol Buffers	HTTP/1.1 或 TCP + JSON
序列化格式	Binary（Protocol Buffers） → 效率高	JSON（文本格式） → 可读性好，但较冗余
性能与效率	高性能（二进制、HTTP/2、流式支持）	较低（文本 JSON 的解析开销和 HTTP/1.1 的头部开销）
语言支持	官方支持多种语言（Java、Go、Python等）	主流语言均有实现，依赖社区支持
流式通信	双向流（客户端-服务端双向实时通信）	基本不支持（需借助 WebSocket 等扩展）
接口定义（IDL）	需通过 `.proto` 文件定义接口	无正统 IDL，需通过文档或 JSON Schema 约定
传输层特性	HTTP/2（多路复用、二进制帧）	HTTP/1.1（文本请求头、每请求一次连接）
错误处理	基于 `Status` 对象和 HTTP 状态码	遵循 JSON-RPC 标准的错误对象格式
部署复杂度	略高（需配置 HTTP/2，且依赖 Protocol Buffers 编译工具链）	较低（无需额外依赖，JSON 生态成熟）
适用场景	高内聚微服务（例如：需要低延迟的内部通信）	轻量级服务、Web 应用、前端与后端通信（REST 风格）

3. 典型使用场景

gRPC 适用场景

高性能需求：微服务内部通信、需要低延迟和高吞吐量的场景。
语言异构性：跨语言服务调用（如 Java 后端调用 Go 的服务）。
流式数据处理：实时数据传输（如 IoT 设备数据推送、实时日志监控）。
需要强类型安全：通过 Protocol Buffers 的 .proto 文件定义接口，确保接口强一致性。

JSON-RPC 适用场景

简单服务间通信：轻量级服务间交互，无需复杂性能优化。
Web 前端集成：前端通过 HTTP 与后端直接通信（如通过浏览器调用后端 API）。
快速原型开发：无需编译步骤，直接通过 JSON 构造请求，适合敏捷开发场景。
遗留系统兼容性：老旧系统中已有 JSON 处理能力，无需引入新的协议栈。

4. 优缺点总结

gRPC 的优点

性能高效：二进制格式减少网络开销，HTTP/2 的多路复用提升连接效率。
强类型支持：通过 .proto 文件定义接口，代码生成工具自动处理序列化/反序列化。
双向流：支持实时性强的双向通信场景。
安全集成：内置对 TLS 和 JWT 的支持，且有成熟的插件生态（如 gRPC-gateway 可生成 REST API）。

gRPC 的缺点

复杂度较高：依赖 Protocol Buffers 的编译工具链，学习曲线较陡。
客户端浏览器支持有限：大多数浏览器未直接支持 HTTP/2 的流式交互，需通过代理或 gRPC-Web 方案。
调试较麻烦：二进制格式不利于直接查看流量内容。

JSON-RPC 的优点

轻量易用：无依赖，基于通用的 HTTP/JSON，开发简单。
可读性强：JSON 格式便于调试和人眼阅读。
浏览器友好：天然支持标准 HTTP/1.1，可直接通过 JavaScript 调用。

JSON-RPC 的缺点

性能较低：JSON 的文本格式导致序列化/反序列化开销大，且 HTTP/1.1 头部冗余。
无接口强约束：易出现接口一致性问题，依赖文档维护。
无流式支持：单向请求-响应模型，不适合实时交互。

5. 如何选择？

选 gRPC：
- 内部微服务通信需高性能、低延迟。
- 跨语言且需要强类型接口定义。
- 需要流式实时通信（如实时数据推送）。
- 接口稳定性要求高（通过编译时检查避免类型不一致）。
选 JSON-RPC：
- 场景简单且对性能要求不苛刻。
- 需要与 Web 前端直接交互（如通过浏览器向后端发起请求）。
- 快速实现或 MVP（最小可行产品）阶段。
- 服务间协议必须保持高度灵活性（如需动态扩展字段）。

6. 补充说明

JSON-over-gRPC：可通过 google.protobuf.Struct 或 JSONPB 在 gRPC 消息中嵌入 JSON 数据，兼顾二进制效率和灵活性。
gRPC-Web：通过代理（如 Envoy 或自建网关）将 gRPC 的 HTTP/2 协议转换为 HTTP/1.1，适用于浏览器支持。
JSON-RPC 3：标准化的 JSON-RPC 3.0 提供了更灵活的扩展机制，但实际应用中仍以 2.0 协议为主。

Python-JsonRPC

Python-JsonRPC

1-核心知识点

2-思路整理

3-参考网址

4-动手实践

1-初始化环境

2-激活环境

3-添加依赖

4-创建JsonRPC服务端

5-验证JsonRPC服务

6-Postman验证

5-核心逻辑

1-主要代码解析

1-服务端核心逻辑

2-客户端核心逻辑

2-扩展说明

3-使用场景说明

4-其他实现方式

6-补充说明

1. 基本概念

gRPC

JSON-RPC

2. 核心差异对比

3. 典型使用场景

gRPC 适用场景

JSON-RPC 适用场景

4. 优缺点总结

gRPC 的优点

gRPC 的缺点

JSON-RPC 的优点

JSON-RPC 的缺点

5. 如何选择？

6. 补充说明

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