Python中使用gRPC技巧示例
发布时间：2021-12-05 09:37:08 所属栏目：教程 来源：互联网
导读：本文介绍了在Python中使用gRPC的方法示例, 具体如下： 使用 Protocol Buffers 的跨平台RPC系统。 安装 使用 pip pip install grpcio pip install grpcio-tools googleapis-common-protos gRPC由两个部分构成，grpcio 和 gRPC 工具， 后者是编译 protocol buf
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本文介绍了在Python中使用gRPC的方法示例, 具体如下： 使用 Protocol Buffers 的跨平台RPC系统。 安装 使用 pip pip install grpcio pip install grpcio-tools googleapis-common-protos gRPC由两个部分构成，grpcio 和 gRPC 工具， 后者是编译 protocol buffer 以及提供生成代码的插件。 使用 编写protocol buffer 使用 gRPC 首先需要做的是设计 protocol buffer。新建一个 msg.proto 文件。 syntax = "proto3"; service MsgService { rpc GetMsg (MsgRequest) returns (MsgResponse){} } message MsgRequest { string name = 1; } message MsgResponse { string msg = 1; } 以上面的这个消息服务为例，首先是规定语法，这里使用的是 proto3 的语法。接着使用 service 关键字定义服务，gRPC 提供4种 RPC 类型的服务，这里定义的是第一种单一请求单一回应，类似普通的函数调用，其他的使用到了 stream 关键字，将其放在括号里，代表这个数据是流数据。这个以后再来研究，本次先设计一个简单的RPC。 之后定义两个 message ，一个是请求的结构，一个是回应的结果。 这里表示这个数据结构是字符串，protocol buffer 还可以定义为 int32，int64，double，float 等等。这里赋予的初值可以随便填写，实际使用中，会被赋予新的值。 生成接口代码 因为之前安装好了一些辅助插件，使用这里直接可以生成。 python -m grpc_tools.protoc -I . --python_out=. --grpc_python_out=. msg.proto 这里会生成两个文件， msg_pb2.py 和 msg_pb2_grpc.py 。这两个文件是为后续的服务端和客户端所用。前者是定义了一些变量，例如 _MSGREQUEST 中就包含了请求函数的名字，可接受的变量，实际上还是 msg.proto 里定义的东西。 创建服务端 首先需要导入 RPC 必备的包，以及刚才生成的两个文件。 import grpc import msg_pb2 import msg_pb2_grpc 因为 RPC 应该长时间运行，考虑到性能，还需要用到并发的库。 from concurrent import futures import time _ONE_DAY_IN_SECONDS = 60 * 60 * 24 在 Server 中，主要是实现服务，按照 msg.proto 定义的，这里需要写一个服务类 MsgServicer ，这个类需要实现之前定义的 GetMsg 。 class MsgServicer(msg_pb2_grpc.MsgServiceServicer): def GetMsg(self, request, context): print("Received name: %s" % request.name) return msg_pb2.MsgResponse(msg='Hello, %s!' % request.name) GetMsg 接收到的请求是在 request 中， msg.proto 中定义的 name 就是 request.name ，接着在 GetMsg 中设计 msg.proto中定义的 MsgResponse 。 之后实现启动服务的部分即可。 def serve(): server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) msg_pb2_grpc.add_MsgServiceServicer_to_server(MsgServicer(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') server.start() try: while True: time.sleep(_ONE_DAY_IN_SECONDS) except KeyboardInterrupt: server.stop(0) 通过并发库，将服务端放到多进程里运行。 完整 msg_server.py 代码如下 import grpc import msg_pb2 import msg_pb2_grpc from concurrent import futures import time _ONE_DAY_IN_SECONDS = 60 * 60 * 24 class MsgServicer(msg_pb2_grpc.MsgServiceServicer): def GetMsg(self, request, context): print("Received name: %s" % request.name) return msg_pb2.MsgResponse(msg='Hello, %s!' % request.name) def serve(): server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) msg_pb2_grpc.add_MsgServiceServicer_to_server(MsgServicer(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') server.start() try: while True: time.sleep(_ONE_DAY_IN_SECONDS) except KeyboardInterrupt: server.stop(0) if __name__ == '__main__': serve() 创建客户端 客户端相对简单一些，这里我写了一个简单的客户端。 import grpc import msg_pb2 import msg_pb2_grpc def run(): # NOTE(gRPC Python Team): .close() is possible on a channel and should be # used in circumstances in which the with statement does not fit the needs # of the code. with grpc.insecure_channel('localhost:50051') as channel: stub = msg_pb2_grpc.MsgServiceStub(channel) response = stub.GetMsg(msg_pb2.MsgRequest(name='world')) print("Client received: " + response.msg) if __name__ == '__main__': run() 使用 grpc.insecure_channel('localhost:50051') 进行连接 服务端， 接着在这个 channel 上创建 stub ， 在 msg_pb2_grpc 里可以找到 MsgServiceStub 这个类相关信息。这个 stub 可以调用远程的 GetMsg 函数。 MsgRequest 中的 name 即 msg.proto 中定义的数据。在回应里可以得到 msg.proto 中定义的 msg 。 运行 首先运行 python msg_server.py 启动服务端，接着运行 python msg_client.py 就会看到客户端接收到了服务端传来的消息。 以上就是一个简单的 RPC 的使用。  （编辑：揭阳站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
