grpc实例之Python实现
grpc实例之C++实现
grpc详解和安装
本此实例的目的就是客户端给服务端传递三个参数, string, int32, double三种类型, 在从服务端读取到上面三种类型

文章目录

安装Python环境
一. 创建配置文件(极其简单)
二. 生成Python头文件
三. 服务器端
四. 客户端

首先看一下效果

安装Python环境

conda create -n grpc python=3.6
conda activate grpc
pip install grpcio==1.12.0
pip install grpcio-tools==1.12.0

一. 创建配置文件(极其简单)

找一个空文件夹, 随意起名, 这里用msg.proto
该文件定义的就是请求和相应的模板, 其中包含请求的函数名称, 请求函数的入口参数, 返回参数

// 目的是设计一个单一请求, 单一回应的服务, 类似于函数调用, 如下注释所示
// GetMsg(MsgRequest:dict) -> dict:
//     ...
//     return MsgResponse
syntax = "proto3"; // 规定使用proto3的语法
service MsgService { // 定义服务, 流数据放到括号里面rpc GetMsg (MsgRequest) returns (MsgResponse){}
}message MsgRequest { // 请求的结构, 也可以定义int32，int64，double，float等数据类型, 等号后面的数字表示第几个string name = 1;int32 num1 = 2;double num2 = 3;
}message MsgResponse { // 回应的结果string msg = 1;int32 num1 = 2;double num2 = 3;
}

上面的伪代码如下所示

class MsgService
{public:dict GetMsg(string name, int32 num1, double num2){res = {string msg, int32 num1, double num2};res = handle(name, num1, num2, res);return res;}
};

二. 生成Python头文件

运行下面指令即可
python -m grpc_tools.protoc -I . --python_out=. --grpc_python_out=. msg.proto
运行完成后会生成下面两个文件

├── msg.proto
├── msg_pb2.py
├── msg_pb2_grpc.py

三. 服务器端

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。
import time # 设置系统延时,
from concurrent import futures
_ONE_DAY_IN_SECONDS = 60 * 60 * 24 # 设置服务器运行的默认时间长度# 按照msg.proto中定义的, 将类实现了
# 这里GetMsg就是msg.proto定义的服务端函数,
# rpc GetMsg (MsgRequest) returns (MsgResponse){}
# 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# 其实相当于实现这个类这个函数即可
class MsgServicer(msg_pb2_grpc.MsgServiceServicer):def GetMsg(self, request, context):print(f"Received name = {request.name} num1={request.num1}, num2={request.num2}") # 客户端请求的数据return msg_pb2.MsgResponse(msg='Hello, %s!' % request.name, num1=23, num2=2.026) # 返回的参数赋值def myserver():server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))  # 设置最大连接数msg_pb2_grpc.add_MsgServiceServicer_to_server(MsgServicer(), server)  #server.add_insecure_port('[::]:50051') # 设置所有IP地址都可以访问, 端口号为50051server.start() # 启动服务try:while True:time.sleep(_ONE_DAY_IN_SECONDS)# 设置服务器启动一天, 一天后自动关闭print("时间到了, 该结束了") except KeyboardInterrupt: # 如果出现ctr+c硬中断, 直接退出server.stop(0)if __name__ == "__main__":myserver()

四. 客户端

import grpcimport msg_pb2
import msg_pb2_grpcdef 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', num1=32, num2=3.435)) # 这是请求的数据给服务端, 然后在读取服务端返回来的数据print(f"Client received: {response.msg}, num1 = {response.num1}, num2 = {response.num2}")
if __name__ == '__main__':run()

总结:
逻辑上就是利用工具, 对配置好的函数模板, 生成一套头文件, 然后在通过调用和重写
就可以实现C/S 请求和响应操作了.

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