说我有两个文件:
# spam.py
import library_Python3_only as l3
def spam(x,y)
return l3.bar(x).baz(y)
和
# beans.py
import library_Python2_only as l2
...
现在假设我想从spam
内拨打beans
。它不是直接可能的,因为两个文件都依赖于不兼容的Python版本。当然我可以Popen
一个不同的python进程,但是我怎么能传入参数并检索结果而没有太多的流分析痛苦?
答案 0 :(得分:12)
以下是使用我实际测试的subprocess
和pickle
的完整示例实现。请注意,您需要在Python 3端明确使用协议版本2(至少对于组合Python 3.5.2和Python 2.7.3)。
# py3bridge.py
import sys
import pickle
import importlib
import io
import traceback
import subprocess
class Py3Wrapper(object):
def __init__(self, mod_name, func_name):
self.mod_name = mod_name
self.func_name = func_name
def __call__(self, *args, **kwargs):
p = subprocess.Popen(['python3', '-m', 'py3bridge',
self.mod_name, self.func_name],
stdin=subprocess.PIPE,
stdout=subprocess.PIPE)
stdout, _ = p.communicate(pickle.dumps((args, kwargs)))
data = pickle.loads(stdout)
if data['success']:
return data['result']
else:
raise Exception(data['stacktrace'])
def main():
try:
target_module = sys.argv[1]
target_function = sys.argv[2]
args, kwargs = pickle.load(sys.stdin.buffer)
mod = importlib.import_module(target_module)
func = getattr(mod, target_function)
result = func(*args, **kwargs)
data = dict(success=True, result=result)
except Exception:
st = io.StringIO()
traceback.print_exc(file=st)
data = dict(success=False, stacktrace=st.getvalue())
pickle.dump(data, sys.stdout.buffer, 2)
if __name__ == '__main__':
main()
Python 3模块(使用pathlib
模块进行展示)
# spam.py
import pathlib
def listdir(p):
return [str(c) for c in pathlib.Path(p).iterdir()]
使用spam.listdir
# beans.py
import py3bridge
delegate = py3bridge.Py3Wrapper('spam', 'listdir')
py3result = delegate('.')
print py3result
答案 1 :(得分:10)
假设调用者是Python3.5 +,您可以访问更好的subprocess模块。也许您可以使用subprocess.run
,并分别通过stdin和stdout发送的pickled Python对象进行通信。会有一些设置要做,但是没有解析你的方面,或者用字符串等等。
这是通过subprocess.Popen
的Python2代码示例p = subprocess.Popen(python3_args, stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE)
stdout, stderr = p.communicate(pickle.dumps(python3_args))
result = pickle.load(stdout)
答案 2 :(得分:1)
您可以创建一个简单的脚本:
import sys
import my_wrapped_module
import json
params = sys.argv
script = params.pop(0)
function = params.pop(0)
print(json.dumps(getattr(my_wrapped_module, function)(*params)))
你可以这样称呼它:
pythonx.x wrapper.py myfunction param1 param2
这显然是一个安全隐患,但要小心。
另请注意,如果你的params不是字符串或整数,你会遇到一些问题,所以可以考虑将params作为json字符串传输,并使用包装器中的json.loads()
进行转换。
答案 3 :(得分:1)
可以使用multiprocessing.managers
模块来实现您的目标。它确实需要少量的黑客攻击。
给定一个具有您想要公开的函数的模块,然后您需要创建一个Manager
来为这些函数创建代理。
管理器进程:
from multiprocessing.managers import BaseManager
import spam
class SpamManager(BaseManager):
pass
# Register a way of getting the spam module.
# You can use the exposed arg to control what is exposed.
# By default only "public" functions (without a leading underscore) are exposed,
# but can only ever expose functions or methods.
SpamManager.register("get_spam", callable=(lambda: spam), exposed=["add", "sub"])
# specifying the address as localhost means the manager is only visible to
# processes on this machine
manager = SpamManager(address=('localhost', 50000), authkey=b'abc',
serializer='xmlrpclib')
server = manager.get_server()
server.serve_forever()
我已将spam
重新定义为包含两个名为add
和sub
的函数。
# spam.py
def add(x, y):
return x + y
def sub(x, y):
return x - y
使用SpamManager
公开的py3函数的客户端进程。
from __future__ import print_function
from multiprocessing.managers import BaseManager
class SpamManager(BaseManager):
pass
SpamManager.register("get_spam")
m = SpamManager(address=('localhost', 50000), authkey=b'abc',
serializer='xmlrpclib')
m.connect()
spam = m.get_spam()
print("1 + 2 = ", spam.add(1, 2)) # prints 1 + 2 = 3
print("1 - 2 = ", spam.sub(1, 2)) # prints 1 - 2 = -1
spam.__name__ # Attribute Error -- spam is a module, but its __name__ attribute
# is not exposed
设置完成后,此表单提供了一种访问功能和值的简便方法。它还允许以类似的方式使用它们,如果它们不是代理,则可以使用它们。最后,它允许您在服务器进程上设置密码,以便只有授权的进程才能访问管理器。经理长时间运行,也意味着不必为每个函数调用启动新进程。
一个限制是我使用xmlrpclib
模块而不是pickle
来在服务器和客户端之间来回发送数据。这是因为python2和python3对pickle
使用不同的协议。您可以通过将自己的客户端添加到multiprocessing.managers.listener_client
来解决这个问题,该客户端使用商定的协议来挑选对象。