【Python使用】嘿马头条项目从到完整开发教程第11篇：RPC,编写客户端【附代码文档】

🏆🏆🏆教程全知识点简介：1.APScheduler任务调度涵盖安装配置、使用方式、调度器Scheduler、执行器executors、触发器Trigger等核心组件。2. RPC远程过程调用包括RPC概念、背景用途、优缺点分析。3. Protocol Buffers数据序列化涉及文档结构、注释语法、数据类型、枚举类型、消息类型（字段编号、字段规则、嵌套类型、保留字段、默认值）。4. 客户端开发包含头条首页新闻推荐接口编写。5. 即时通讯技术涵盖需求场景、传统推送实现、Socket.IO（Python服务器端开发、事件处理）。6. Elasticsearch搜索引擎包括简介原理、倒排索引、分析器、相关性排序、集群概念、IK中文分析器、索引类型、文档操作（索引文档、获取文档、判断存在、更新删除）、Logstash数据导入、查询（基本查询、高级查询）、全文检索实现、Python客户端使用、联想提示（拼写纠错、自动补全）。7. 单元测试涵盖测试分类、基本写法、测试必要性。8. 服务器部署包括Gunicorn、Supervisor配置管理。9. 项目开发流程涉及产品介绍、原型图UI图、技术架构、开发环境（ToutiaoWeb虚拟机、Pycharm远程开发）。10. 数据库技术包含ORM理解、SQLAlchemy映射构建、数据库连接设置、模型类字段选项。11. 分布式系统涵盖分布式ID方案选择、Twitter Snowflake算法（64位ID划分、最大取值计算、移位偏移计算、序号循环掩码、时间戳处理）。12. Redis数据库包括Redis持久化机制。13. Git工作流涵盖Gitflow工作流（工作方式、历史分支、功能分支、发布分支、维护分支）、调试方法。14. 身份认证技术包含JWT、JWS、JWE概念、Python库使用、项目封装实施方案。15. 对象存储涉及OSS对象存储、七牛云存储服务。16. 缓存系统包括缓存架构、缓存数据保存方式、缓存有效期TTL、缓存淘汰策略、缓存问题（缓存穿透、缓存雪崩）、头条项目缓存设计（User Cache、Article Cache、Announcement Cache）、持久存储设计（阅读历史、搜索历史、统计数据）。

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✨ 本教程项目亮点

🧠 知识体系完整：覆盖从基础原理、核心方法到高阶应用的全流程内容
💻 全技术链覆盖：完整前后端技术栈，涵盖开发必备技能
🚀 从零到实战：适合 0 基础入门到提升，循序渐进掌握核心能力
📚 丰富文档与代码示例：涵盖多种场景，可运行、可复用
🛠 工作与学习双参考：不仅适合系统化学习，更可作为日常开发中的查阅手册
🧩 模块化知识结构：按知识点分章节，便于快速定位和复习
📈 长期可用的技术积累：不止一次学习，而是能伴随工作与项目长期参考

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🎯🎯🎯全教程总章节

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🚀🚀🚀本篇主要内容

RPC

编写客户端

在toutiao-backend/common/rpc目录下新建client.py

import grpc
import reco_pb2
import reco_pb2_grpc
import time


def feed_articles(stub):
    # 构建rpc调用的调用参数
    user_request = reco_pb2.UserRequest()
    user_request.user_id = '1'
    user_request.channel_id = 1
    user_request.article_num = 10
    user_request.time_stamp = round(time.time()*1000)

    # 通过stub进行方法调用，并接收调用返回值
    ret = stub.user_recommend(user_request)
    print('ret={}'.format(ret))

def run():
    """
    rpc客户端调用的方法
    """
    # 使用with语句连接rpc服务器
    with grpc.insecure_channel('127.0.0.1:8888') as channel:
        # 创建调用rpc远端服务的辅助对象stub
        stub = reco_pb2_grpc.UserRecommendStub(channel)
        # 通过stub进行rpc调用
        feed_articles(stub)

if __name__ == '__main__':
    run()

头条首页新闻推荐接口编写

在toutiao-backend/toutiao/resources/news/article.py中编写

from rpc import reco_pb2, reco_pb2_grpc

class ArticleListResource(Resource):
    """
    获取推荐文章列表数据
    """
    def _feed_articles(self, channel_id, timestamp, feed_count):
        """
        获取推荐文章
        :param channel_id: 频道id
        :param feed_count: 推荐数量
        :param timestamp: 时间戳
        :return: [{article_id, trace_params}, ...], timestamp
        """
        user_request = reco_pb2.UserRequest()
        user_request.user_id = g.user_id or 'annoy'
        user_request.channel_id = channel_id
        user_request.article_num = feed_count
        user_request.time_stamp = round(time.time() * 1000)

        stub = reco_pb2_grpc.UserRecommendStub(current_app.rpc_reco)
        ret = stub.user_recommend(user_request)
        return ret.recommends, ret.time_stamp

    def get(self):
        """
        获取文章列表
        """
        qs_parser = RequestParser()
        qs_parser.add_argument('channel_id', type=parser.channel_id, required=True, location='args')
        qs_parser.add_argument('timestamp', type=inputs.positive, required=True, location='args')
        args = qs_parser.parse_args()
        channel_id = args.channel_id
        timestamp = args.timestamp
        per_page = constants.DEFAULT_ARTICLE_PER_PAGE_MIN
        try:
            feed_time = time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
        except Exception:
            return {'message': 'timestamp param error'}, 400

        results = []

        # 获取推荐文章列表
        feeds, pre_timestamp = self._feed_articles(channel_id, timestamp, per_page)

        # 查询文章
        for feed in feeds:
            article = cache_article.ArticleInfoCache(feed.article_id).get()
            if article:
                article['pubdate'] = feed_time
                article['trace'] = {
                    'click': feed.track.click,
                    'collect': feed.track.collect,
                    'share': feed.track.share,
                    'read': feed.track.read
                }
                results.append(article)

        return {'pre_timestamp': pre_timestamp, 'results': results}

RPC

Python 官方文档

即时通讯简介

即时通讯（Instant Messaging）是一种基于互联网的即时交流消息的业务。

类型：

• 在线push

  • 适用：web页面 和 App

  • 自己构建IM服务器

    • 使用WebSocket
    • 采用成熟的框架方案Socket.IO
    • 对于App还可自己封装socket

  • 使用第三方IM服务商提供的服务

• 离线push

  • 适用：App
  • 对于iOS，使用APNs
  • 对于andorid，使用FCM（国外）或第三方IM服务商提供的服务

提供第三方IM服务的服务商有：

• 网易云信
• 融云
• 环信
• LeanCloud

下面只针对 「在线推送」 的自建方案来展开讲解。

需求场景

服务端需要主动推送消息给客户端，例如

• 用户下了订order单，需要在运营管理后台向运营人员推送新订order单通知

• 用户A关注了用户B，系统需要向用户B推送提示消息

• 即时聊天

传统的推送实现

HTTP/1.x 不支持服务器主动推送，只能在客户端发起请求后做出回应。 （HTTP/2支持服务器主动推送，但HTTP/2 还未全面实施）

• 轮询

轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由客户端对服务器发出HTTP请求，了解服务器有没有新的信息，然后由服务器告知有无新数据或返回最新的数据给客户端。

缺点：

• 效率低下，浪费资源

必须不停连接，或者连接始终打开，但传输HTTP请求，然而HTTP请求可能包含较长的头部，其中真正有效的数据可能只是很小的一部分，显然这样会浪费很多的带宽等资源。

• Comet （基于长连接）

  • 长轮询 长轮询是在打开一条连接以后保持，等待服务器推送来数据再关闭的方式。
  • iframe流 iframe流方式是在页面中插入一个隐藏的iframe，利用其src属性在服务器和客户端之间创建一条长链接，服务器向iframe传输数据（通常是HTML，内有负责插入信息的javascript），来实时更新页面。

  缺点：

  依然需要反复发出请求，而且长连接也会消耗服务器