Python中的gRPC簡化指南

google的

grpc

提供了用於實現rpc（遠端過程呼叫）工作流的框架。

通過在http / 2

之上分層

並使用協議緩衝區

，grpc有望比傳統的rest + json api帶來很多好處。

讓我們建立乙個

我們想要公開（

遠端呼叫

）的函式（

過程）— square_root，位於calculator.py中

import
math
defsquare_root(x):
y =math.sqrt(x)
returnyif
__name__ == '
__main__':
print(square_root(16))

square_root接受輸入x，並將平方根返回為y。

本文的其餘部分將重點介紹如何通過grpc公開square_root。

協議緩衝區

是一種語言中立的機制，用於序列化結構化資料。

使用它需要明確定義值及其資料型別。

讓我們建立calculator.proto

，它定義我們的服務要使用的訊息和服務結構

syntax = "
proto3";
message number 
service calculator 
}

您可以考慮以下訊息和服務定義：

此部分可能

是整個過程中

最「黑匣子」的

部分。我們將使用特殊的工具來自動生成類。

執行這些命令時，將遵循某些命名約定生成新檔案（和類）。

$ pip install grpcio

$ pip install grpcio-tools

$ python -m grpc_tools.protoc -i. --python_out=. --grpc_python_out=. calculator.proto

生成的檔案如下：

calculator_pb2.py —包含訊息類

calculator_pb2_grpc.py —包含伺服器和客戶端類

現在，我們擁有建立grpc伺服器calc_server.py

所需的所有元件，

如下所示。

內聯注釋應解釋每個部分。

import
grpc
from concurrent import
futures
import
time
#import the generated classes
from example import
calculator_pb2, calculator
from example import
calculator_pb2_grpc
#建立乙個類來定義伺服器功能
#派生自calculator_pb2_grpc.calculatorservicer
class
calculatorservicer(calculator_pb2_grpc.calculatorservicer):
#公開 calculator.square_root
#請求和響應屬於資料型別,生成calculator_pb2.number
defsquareroot(self, request, context):
response =calculator_pb2.number()
response.value =calculator.square_root(request.value)
return
response
#建立乙個grpc伺服器
server = grpc.server(futures.threadpoolexecutor(max_workers=10))
#使用生成的函式`add_calculatorservicer_to_server`
#將定義的類新增到建立的伺服器
calculator_pb2_grpc.add_calculatorservicer_to_server(calculatorservicer(), server)
#listen on port 50051
print('
starting server. listening on port 50051.')
server.add_insecure_port(
'[::]:50051')
server.start()
#server.start不會阻塞,新增了乙個睡眠迴圈以保持
try:
while
true:
time.sleep(86400)
except
keyboardinterrupt:
server.stop(0)

我們可以使用以下命令啟動伺服器，

$ python calc_server.py

starting server. listening on port 50051.

現在我們有了乙個grpc伺服器，監聽埠50051。

完成伺服器設定後，我們建立calc_client.py

－僅呼叫函式並列印結果。

import
grpc
from example import
calculator_pb2
from example import
calculator_pb2_grpc
#開啟乙個grpc通道
channel = grpc.insecure_channel('
localhost:50051')
#建立乙個存根（客戶端）
stub =calculator_pb2_grpc.calculatorstub(channel)
#建立有效的請求訊息
number = calculator_pb2.number(value=16)#呼叫
response =stub.squareroot(number)
print(response.value)

在伺服器已經偵聽的情況下，我們只需執行客戶端即可。

$ python calc_client.py

4.0

以下是每個檔案的用途。

basic-grpc-python/ ├── example/calculator.py #包含函式的模組 |├── example/calculator.proto # protobuf定義檔案 |├── example/calculator_pb2_grpc.py # 為伺服器/客戶端生成的類 ├── example/calculator_pb2.py # 生成的訊息類 |├── server/calc_server.py # 伺服器 └── client/calc_client.py # 客戶端

這篇文章使用乙個

非常簡單的示例將乙個函式轉換為乙個遠端過程，只是在表面上做文章。

當然，grpc可以在更高階的模式（

請求流，響應流，雙向流）中

使用，並具有其他功能，例如錯誤處理和身份驗證。

**參考:

Python中的gRPC簡化指南

google的grpc提供了乙個框架，用於實現rpc 遠端過程呼叫工作流。通過在http 2上分層並使用協議緩衝區，grpc有望比傳統的rest json api帶來很多好處。這篇文章試圖從頭開始，採用python實現乙個簡單的功能，並通過grpc介面提供服務。因此，讓我們開始學習構建。讓我們建立...

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