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Python gRPC流式通信协议详细讲解

ProtoBuf 协议

gRPC使用 protocol buffer 协议做为接口描述语言(IDL) ，来定义接口及传递的消息数据类型。

gRPC的message 与 service 均须在protobuf 文件中定义好，才能进行编译。该文件须按protobuf 语法编写，也比较简单，当前只须学习gRPC用到的部分。

如下例：

service HelloService {
rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloResponse);
}
message HelloRequest {
string greeting = 1;
}
message HelloResponse {
string reply = 1;
}

说明：

syntax = “proto3” protobuf的版本号
package tutorial 主要是java用，python是用文件名做为module 名，可以不需要定义
Service : 就是定义1个 gRPC service，在service代码块内，定义rpc 方法，指定request, response类型。 gRPC支持4种rpc方法

service interface_name {
rpc api_name( request ) returns ( response );
}

Message: 相当于接口函数的参数类型与返回值类型，需要分开定义

详细 protobuf 使用教程，请参考菜鸟教程tutorialspoint 的教程 https://www.tutorialspoint.com/protobuf/index.htm

gRPC 4种通信模式介绍

1. 单向RPC

gRPC的术语为unary RPC，这种方式与函数调用类似， client 发送1条请求，server回1条响应。

rpc SayHello(HelloRequest) returns (HelloResponse);

2. 服务器流式处理 RPC

客户端向服务器发送1条请求，服务器以回应多条响应消息，客户机从返回的流中读取数据，直至没有更多消息。这时要在响应类型前加1个 stream关键字修饰。

rpc LotsOfReplies(HelloRequest) returns (stream HelloResponse);

3. 客户端流式处理 RPC

由客户端写入一系列消息并将其发送到服务。客户端完成消息写入后，它将等待服务器读取消息并返回其响应. 这种模式，要在request的类型前加 stream 修饰。

rpc LotsOfGreetings(stream HelloRequest) returns (HelloResponse);

4. 双向流式处理 RPC

其中双方使用读写流发送一系列消息。这两个流独立运行，因此客户端和服务器可以按照它们喜欢的任何顺序进行读取和写入：例如，服务器可以等待接收所有客户端消息，然后再写入响应，或者它可以交替读取消息然后写入消息，或者读取和写入的某种其他组合。将保留每个流中消息的顺序。此模式下， request 与 response类型均需要用stream修饰。

rpc BidiHello(stream HelloRequest) returns (stream HelloResponse);

说明

流式处理中，服务器A向客户机B发送数据，必须是在protobuf 中 rpc方法中Response message包含的数据类型。而不是任意发送数据，程序会报错。不限制的是响应中可以回1条或多条消息。
如果需要A向B发送请求，则需要定义新的protobuf 文件，并编写新的server, client python代码，这时，两台机器的角色是倒过来，B为server, A为client。仍然符合gRPC的原则。
如果一定需要在1条连接中，双方互发请求，socket 模块的低阶API接口函数编程可以满足要求，但必须注意，管理socket双向通信必须小心翼翼，否则会造成混乱，

流程处理实现过程

1. 用protobuf 定义接口

下面以实例说明： users.proto ,

syntax = "proto3";
package users;
message User {
string username = 1;
uint32 user_id = 2;
}
message CreateUserRequest {
string username = 1;
string password = 2;
string email = 3;
}
message CreateUserResult {
User user = 1;
}
message GetUsersRequest {
repeated User user = 1;
}
service Users {
rpc CreateUser (users.CreateUserRequest) returns (users.CreateUserResult);
rpc GetUsers (users.GetUsersRequest) returns (stream users.GetUsersResult);
}
message GetUsersResult {
User user = 1;
}

2. 根据.protobuf文件生成客户方与服务方代码

首先要安装 grpcio-tools package:

pip install grpcio-tools

进入proto文件所在目录,执行如下命令

python -m grpc_tools.protoc

\ --proto_path=.

\ --python_out=.

\ --grpc_python_out=.

\ proto文件名

参数说明

proto_path=proto文件路径
python_out=编译生成的文件的路径
grpc_python_out=编译生成的接口文件路径
./route_guide.proto 是要编译的协议文件

本例：

python -m grpc_tools.protoc --proto_path=. --python_out=. --grpc_python_out=. users.proto

生成的文件有两个： Users_pb2.py 与 Users_pb2_grpc.py，

3. 服务器端代码

from concurrent import futures
import time
import grpc
import users_pb2_grpc as users_service
import users_pb2 as users_messages
_ONE_DAY_IN_SECONDS = 60 * 60 * 24
class UsersService(users_service.UsersServicer):
  def CreateUser(self, request, context):
      metadata = dict(context.invocation_metadata())
      print(metadata)
      user = users_messages.User(username=request.username, user_id=1)
      return users_messages.CreateUserResult(user=user)
  def GetUsers(self, request, context):
      for user in request.user:
          user = users_messages.User(
              username=user.username, user_id=user.user_id
          )
          yield users_messages.GetUsersResult(user=user)
def serve():
  server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
  users_service.add_UsersServicer_to_server(UsersService(), server)
  server.add_insecure_port('0.0.0.0:50051')
  server.start()
  try:
      while True:
          time.sleep(_ONE_DAY_IN_SECONDS)
  except KeyboardInterrupt:
      server.stop(0)
if __name__ == '__main__':
  serve()

4. 客户端侧代码

import sys
import grpc
import users_pb2_grpc as users_service
import users_pb2 as users_messages
def run():
  channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051')
  try:
      grpc.channel_ready_future(channel).result(timeout=10)
  except grpc.FutureTimeoutError:
      sys.exit('Error connecting to server')
  else:
      stub = users_service.UsersStub(channel)
      metadata = [('ip', '127.0.0.1')]
      response = stub.CreateUser(
          users_messages.CreateUserRequest(username='tom'),
          metadata=metadata,
      )
      if response:
          print("User created:", response.user.username)
      request = users_messages.GetUsersRequest(
          user=[users_messages.User(username="alexa", user_id=1),
                users_messages.User(username="christie", user_id=1)]
      )
      response = stub.GetUsers(request)
      for resp in response:
          print(resp)
if __name__ == '__main__':
  run()

5. 测试代码

打开两个终端窗口，分别运行grpc_server.py, grpc_client.py

可以看到client.py 窗口显示

(enva) D:\workplace\python\enva\test1>py grpc_client.py
User created: tom
user {
username: "alexa"
user_id: 1
}
user {
username: "christie"
user_id: 1
}

服务器窗口同时显示

(enva) D:\workplace\python\enva\test1>py grpc_server.py
{'user-agent': 'grpc-python/1.50.0 grpc-c/28.0.0 (windows; chttp2)', 'ip': '127.0.0.1'}

学习小记

流式处理编程，其实比较简单，只是流式处理一方要构建多条mesage，接口方法会自动逐条发送，接收侧也只须遍历读取即可。流式处理用来发送大文件，如图片，视频之类，比REST有明显优势，而且有规范接口，也便于团队合作。

关于Python gRPC流式通信协议详细讲解的文章就介绍至此，更多相关Python gRPC流式通信内容请搜索编程宝库以前的文章，希望以后支持编程宝库！

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