import logging import grpc import helloworld_pb2 import helloworld_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('localh...
grpc_pass grpc://localhost:50051; } } 把这段server的配置添加到Nginx的http段里,配置和启动好Nginx之后,然后把cal_client.py里的channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051')一行的连接地址替换为Nginx提供的地址就可以了。执行结果是一样的,就不再做一遍了。 接着往下挖掘gRPC的HTTP2.0接口细节的话,...
private static Dictionary<String, Func<GrpcChannel, Object>> m_expression = new Dictionary<String, Func<GrpcChannel, Object>>(); private T GetFunc<T>(GrpcChannel channel) { String name = typeof(T).FullName; if (m_expression.ContainsKey(name)) return (T)m_expression[name].Invoke(channel)...
其中grpcio是Python的gRPC实现,它是通过c语言翻译的,所以很多底层都是c实现的,如果在使用gRPC框架的过程中找不到对应的使用方法说明,那可以直接到gRPC的c项目中找到对应的函数并查看它的函数说明进而了解该函数的作用;而另一个库grpcio-tools的作用是把proto文件转译为Python代码,不过单靠grpcio-tools转译的...
所以创建一个gRPC服务的第一步就是先创建一个包含Protobuf文件的仓库,我把它命名为grpc-example-common,具体源码可以通过grpc-example-common获取。 这个仓库中pyproject.toml文件的tool.poetry.dependencies部分如下: [tool.poetry.dependencies] python = "^3.8" grpcio = "^1.43.0" grpcio-tools = "^1.43.0" ...
该代码复制于grpc-example-api-backend-service,并进行一点拓展,可以看到在调用grpc.intercept_channel进行初始化时,传入了一个options参数,这样在创建channel时会自动应用到对应的配置。 这个配置中,grpc.enable_retries为1代表启用了重试,而grpc.service_config接收到的是一个服务配置方法,具体可以访问service_config.prot...
channel = grpc.aio.insecure_channel('192.168.70.83:50003', options=options)# 服务端传输大小配置server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10), options = [ ('grpc.max_send_message_length', MAX_MESSAGE_LENGTH), ('grpc.max_receive_message_length', MAX_MESSAGE_LENGTH) ...
import helloworld_pb2_grpc def run(): # 连接 rpc 服务器 channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051') # 调用 rpc 服务 stub = test_pb2_grpc.SearchServiceStub(channel) response = stub.doRequest(test_pb2.SearchRequest(query='henry')) ...
channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051') # 调用 rpc 服务 stub = test_pb2_grpc.SearchServiceStub(channel) response = stub.doRequest(test_pb2.SearchRequest(query='henry')) print("client received: ", response) if __name__ == '__main__': ...
https://github.com/deepaks2112/python-grpc-chat-service 成功克隆后,将目录更改为 repo,然后使用以下命令安装需求: pip3 install -r requirements.txt 该服务具有以下功能: 双方聊天功能,发送信息后立即接收信息 客户上线后立即接收未发送的信息 下面让我们一步步演示创建服务的过程。