foolscap实现rpc(一)

本文通过一个简单的数学服务器示例介绍了Foolscap应用的基本概念,包括远程可调用对象的创建与使用,以及客户端和服务端之间的交互方式。
任何Foolscap应用都至少有2端:一个有远端可调用的对象,另一个是调用这个对象的多个方法;下面我们将会以一个简单的例子演示。之后,我们会增加一些特征,比如说:RemoteInterface声明和转移对象引用等;
   让一个对象包含有远程可调用函数的最常用的方式的是继承类Referenceable。首先,我们创建简单的执行算术操作的server。你可以使用这些服务来完成更大的数值计算,比如,加法,在远程机器上比在你自己的机器上更快和可用;
   from foolscap.api  import Referenceable
    class MathServer(Referenceable):
#此时的MathServer对象就包含了能远程访问的函数方法
                  def remote_add(self, a, b):
                           return a+b
                  def remote_subtract(self, a, b):
                           return a-b
                  def remote_sum(self, args):
                           total = 0
                           for a in args: total += a
                           return total
myserver = MathServer()
#以上的程序可以作为server服务器程序;
那么客户端部分的程序呢?
如下所示:
 
 
def gotanswer(result):
         print “result is:” , result
def goterr(err):
         print “error:”, err
d = remote.callRemote(“add”, 1, 2)
d.addCallbacks(gotanwser, goterr)
大家一定对程序中出现的remote和callRemote感到困惑,但是意思很清楚,就是用来做远程调用的类实例;
那么,如何获取整个类实例呢?它定义在RemoteReference类中。还记得我们的server端的代码吗?里面有一个Referenceable类实例,那我们如何才能让这个对象可以从远程调用呢?那么就必须在server和client之间建立某种联系,我们称之为Tub和FURL,其中Tub代表硬件,FURL代表地址;
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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