在Python中使用gRPC的方法示例【h】

本文介绍了在Python中使用gRPC的方法示例，分享给大家，具体如下：

使用Protocol Buffers的跨平台RPC系统。

安装

使用 pip

1 2	`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。

1	`python -m grpc_tools.protoc -I . --pythoout=. --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 机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。

这里只是简单的用了一下 gRPC，关于另外三种模式，还在摸索。比起gRPC，我感觉简单 RestFul 更讨我喜欢。

在Python中使用gRPC的方法示例【h】

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