怎么用Python編寫簡單的gRPC服務

這篇文章主要介紹了怎么用Python編寫簡單的gRPC服務，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

gRPC 是可以在任何環境中運行的現代開源高性能 RPC 框架。它可以通過可插拔的支持來有效地連接數據中心內和跨數據中心的服務，以實現負載平衡，跟蹤，運行狀況檢查和身份驗證。它也適用于分布式計算的最后一英里，以將設備，移動應用程序和瀏覽器連接到后端服務。

用Python編寫簡單的gRPC服務

grpc官網python參考：https://www.grpc.io/docs/languages/python/quickstart/
http://grpc.github.io/grpc/python/grpc.html

• Python 3.5 or higher

• pip version 9.0.1 or higher

安裝gRPC相關的庫
grpcio-tools主要用根據我們的protocol buffer定義來生成Python代碼，官方解釋是Protobuf code generator for gRPC。

#apt install python3-pip
pip install grpcio
pip install protobuf
pip install grpcio_tools

編寫proto文件

proto是一個協議文件，客戶端和服務器的通信接口正是通過proto文件協定的，可以根據不同語言生成對應語言的代碼文件。

heartbeat.proto文件：

syntax = "proto3";

message HeartbeatRequest{
	string Host      = 1;
	int32  Mem       = 2;
	int32  Disk      = 3;
	int32  Cpu       = 4;
	int64  Timestamp = 5;
	int64  Seq       = 6;

}

message HeartbeatResponse{
	int32  ErrCode   = 1;
	string ErrMsg    = 2;
}

heartbeat_service.proto

syntax = "proto3";

import "heartbeat.proto";

// HeartBeatService
service HeartBeatService{
    rpc HeartBeat(HeartbeatRequest) returns(HeartbeatResponse){}
}

核心 就是一個 用于生成需要用到數據類型的文件；一個就是用于生成相關調用方法的類。 一個定義數據類型，一個用于定義方法。

通過proto生成.py文件

proto文件需要通過protoc生成對應的.py文件。protoc的下載地址 。下載解壓之后，將解壓目錄添加到path的環境變量中。

pip install grpcio
install grpcio-tools
#pip  install --upgrade protobuf

注意：【下面命令是在proto文件所在的目錄執行的，-I 用來指定proto的目錄是 . 】

python -m grpc_tools.protoc -I=. --python_out=.. heartbeat.proto
python -m grpc_tools.protoc -I=. --grpc_python_out=.. heartbeat_service.proto

• -I 指定proto所在目錄

• -m 指定通過protoc生成py文件

• –python_out生成py文件的輸出路徑

• heartbeat.proto、heartbeat_service.proto為 輸入的proto文件
  

• 生成的文件名中 xxx_pb2.py 就是我們剛才創建數據結構文件，里面有定義函數參數和返回數據結構； xxx_pb2_grpc.py 就是我們定義的函數，定義了我們客服端rpc將來要調用方法。

編譯客戶端和服務端代碼

服務端

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import sys
from concurrent import futures
import time

import grpc
from google.protobuf.json_format import MessageToJson

import heartbeat_service_pb2_grpc
import heartbeat_pb2
from lib.core.log import LOGGER


class HeartBeatSrv(heartbeat_service_pb2_grpc.HeartBeatServiceServicer):
    def HeartBeat(self, msg, context):
        try:
            # LOGGER.info(MessageToJson(msg, preserving_proto_field_name=True))
            body = MessageToJson(msg, preserving_proto_field_name=True)
            LOGGER.info("Get Heartbeat Request: %s", body)

            response = heartbeat_pb2.HeartbeatResponse()
            response.ErrCode = 0000
            response.ErrMsg = "success"

            return response
        except Exception as e:
            print("exception in heartbeat")
            LOGGER.error("RPC Service exception: %s", e)
            response = heartbeat_pb2.HeartbeatResponse()
            response.ErrCode = 500
            response.ErrMsg = "rpc error: %s" % e
            return response


def server(host, rpc_port):
    # 這里通過thread pool來并發處理server的任務
    # 定義服務器并設置最大連接數,concurrent.futures是一個并發庫，類似于線程池的概念
    grpc_server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=100))
    # 不使用SSL
    grpc_server.add_insecure_port('[::]' + ':' + str(rpc_port))
    # This method is only safe to call before the server is started.
    #  綁定處理器HeartBeatSrv（自己實現了處理函數）
    heartbeat_service_pb2_grpc.add_HeartBeatServiceServicer_to_server(HeartBeatSrv(), grpc_server)
    # 該方法只能調用一次, start() 不會阻塞
    # 啟動服務器
    grpc_server.start()
    LOGGER.info("server start...")
    while 1:
        time.sleep(10)
    #grpc_server.wait_for_termination()


def main():
    try:
        LOGGER.info("begin start server")

        rpc_port = 8090
        host = "::"
        server(host, rpc_port)

    except Exception as e:
        LOGGER.error("server start error: %s", e)
        time.sleep(5)


if __name__ == '__main__':
    LOGGER.info(sys.path)
    main()

客戶端

from time import sleep

import grpc

import heartbeat_pb2
import heartbeat_service_pb2_grpc
from lib.core.log import LOGGER


def run(seq):
    option = [('grpc.keepalive_timeout_ms', 10000)]
    #
    with grpc.insecure_channel(target='127.0.0.1:8090', options=option) as channel:
        # 客戶端實例
        stub = heartbeat_service_pb2_grpc.HeartBeatServiceStub(channel)
        # stub調用服務端方法
        response = stub.HeartBeat(heartbeat_pb2.HeartbeatRequest(Host='hello grpc', Seq=seq), timeout=10)
        LOGGER.info("response ErrCode:%s", response.ErrCode)


if __name__ == '__main__':

    for i in range(1, 10000):
        LOGGER.info("i: %s", i)
        sleep(3)
        run(i)

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