Zero 是一个轻量级的 Python RPC 框架，其底层通信依赖于 ZeroMQ。这意味着你只需安装 zeroapi 库，编写少量函数并启动 ZeroServer，即可快速发布服务。它封装了复杂的底层网络通信细节，让开发者能够专注于业务逻辑本身。
核心特性
| 特性 |
说明 |
| 超快通信 |
基于 ZeroMQ，能够将服务间调用延迟控制在毫秒级，显著提升响应速度。 |
| 同步/异步双全 |
使用相同的装饰器 @app.register_rpc，既可定义同步函数 (def)，也可定义异步函数 (async def)，灵活应对不同场景。 |
| 全 CPU 利用 |
服务启动时默认启用多进程模式，能充分利用多核 CPU 的处理能力，简化了并行编程。 |
| 内置模型校验 |
天然支持 Pydantic、dataclass 等模型，在 RPC 调用时自动进行参数类型校验与序列化。 |
| 客户端代码生成 |
提供 zero.generate_client 工具，可一键生成强类型的客户端调用代码，确保接口一致性。 |
注意：Zero 要求所有注册的 RPC 方法必须包含完整的类型注解，这虽是一个硬性规定，但能在开发早期帮助发现许多潜在的类型错误。
快速入门示例
下面通过一个简单的例子演示如何从零搭建一个服务。
1. 创建服务端 (server.py)
from zero import ZeroServer
app = ZeroServer(port=5559)
@app.register_rpc
def echo(msg: str) -> str:
return msg
@app.register_rpc
async def hello_world() -> str:
return "hello world"
if __name__ == "__main__":
app.run()
运行 python server.py 启动服务。
2. 创建客户端 (client.py) 进行调用
from zero import ZeroClient
client = ZeroClient("localhost", 5559)
# 调用同步方法
print(client.call("echo", "嗨，你好？")) # 输出：嗨，你好？
# 调用异步方法
print(client.call("hello_world", None)) # 输出：hello world
客户端的调用方式对于同步和异步服务是完全统一的。
处理复杂数据类型
Zero 默认使用高性能的 msgspec 库进行序列化，支持 Struct、dataclass、Pydantic Model 等多种复杂对象。例如：
from dataclasses import dataclass
from msgspec import Struct
from datetime import datetime
class Person(Struct):
name: str
age: int
dob: datetime
@dataclass
class Order:
id: int
amount: float
created_at: datetime
定义好模型后，可以直接将其作为 RPC 方法的参数或返回值，框架会自动完成序列化与反序列化，无需手动处理 JSON。
性能基准测试
以下是一组针对不同 Python Web/API 框架的性能测试数据（数值越高越好）：
| 框架 |
Hello World (req/s) |
99% 延迟 (ms) |
Redis 保存 (req/s) |
99% 延迟 (ms) |
| aiohttp |
35,023 |
7.66 |
17,153 |
12.09 |
| fastApi |
19,857 |
9.66 |
9,782 |
18.58 |
| sanic |
46,144 |
5.22 |
20,062 |
9.77 |
| zero (sync) |
22,556 |
8.86 |
11,779 |
20.13 |
| zero (async) |
34,411 |
5.73 |
23,639 |
8.13 |
从数据可以看出，在涉及 I/O 操作（如表格中的 Redis 写入）的场景下，Zero 的异步模式表现出了显著的性能优势，其吞吐量领先于其他对比框架。这使得它非常适合用于构建高并发、低延迟的 微服务或数据密集型应用。
总结与实践建议
- 快速上手：通过简单的装饰器即可暴露函数为远程接口，学习成本极低，适合快速原型开发。
- 注意进程安全：务必在
if __name__ == "__main__": 代码块内启动 ZeroServer，这是 Python 多进程编程的标准要求。
- 善用代码生成：在持续集成流程中集成客户端代码生成，可以有效保障服务端与客户端接口定义的同步。
- 异步提升性能：当业务涉及大量网络、磁盘 I/O 时，优先使用异步模式定义 RPC 方法，以最大化系统吞吐量。
总的来说，Zero 在封装底层通信复杂性的同时，提供了简洁强大的 API 和高性能的运行时。对于寻求提升 Python 微服务开发效率与运行性能的团队而言，它是一个值得尝试的优秀工具。 | 
发表于 昨天 01:38
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