python grpc_python中grpc的使用示例
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 installgrpcio
pipinstall 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。
importgrpcimportmsg_pb2import 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 importfuturesimporttime
_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 。
classMsgServicer(msg_pb2_grpc.MsgServiceServicer):defGetMsg(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。
defserve():
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:whileTrue:
time.sleep(_ONE_DAY_IN_SECONDS)exceptKeyboardInterrupt:
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
importgrpcimportmsg_pb2importmsg_pb2_grpcfrom concurrent importfuturesimporttime
_ONE_DAY_IN_SECONDS= 60 * 60 * 24
classMsgServicer(msg_pb2_grpc.MsgServiceServicer):defGetMsg(self, request, context):print("Received name: %s" %request.name)return msg_pb2.MsgResponse(msg='Hello, %s!' %request.name)defserve():
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:whileTrue:
time.sleep(_ONE_DAY_IN_SECONDS)exceptKeyboardInterrupt:
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。
importgrpcimportmsg_pb2importmsg_pb2_grpcdefrun():#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。
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