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,...
from gRPC_example import #! /usr/bin/env python # coding=utf8 import grpc from gRPC_example import hello_pb2_grpc, hello_pb2 def run(): ''' 模拟请求服务方法信息 :return: ''' conn=grpc.insecure_channel('localhost:50052') client = hello_pb2_grpc.GrpcServiceStub(...
可以看出,aio的客户端实现方式(grpc.aio.insecure_channel)也只比原来的方式(grpc.insecure_channel)多了一步获取aio的对象进行连接而已,这里做简单的案例采用未认证的insecure_channel方式,生产环境建议使用secure_channel方式。 性能优化效果 我在Google Cloud Platform上做了个简单的压测进行性能对比,分别启动同步阻塞模...
from protos import hello_pb2, hello_pb2_grpc 1. 2. 3. 4. 主功能 继续添加一个run使用以下代码调用的新函数: : def run(): with grpc.insecure_channel('localhost:50051') as channel: stub = hello_pb2_grpc.GreeterStub(channel) response = stub.SayHello(hello_pb2.HelloRequest(name='John Do...
python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. contact.proto 会在contact目录下自动生成contact_pb2.py和contact_pb2_grpc.py两个文件。下来就是实现具体的通信了,首先是客户端向服务端发消息: contact_server.py中代码实现具体代码: ...
现在我们可以编写一个Python客户端来调用这个gRPC服务,并计算一个表达式。 importgrpcfromcalculator_pb2importAddRequest,SubtractRequestfromcalculator_pb2_grpcimportCalculatorStub channel=grpc.insecure_channel('localhost:50051')stub=CalculatorStub(channel)add_request=AddRequest(num1=10,num2=5)add_response=stub....
channel = grpc.insecure_channel('localhost:30001') stub = some_proto_pb2_grpc.SomeServiceStub(channel) request = some_proto_pb2.SomeRequest(id=1) response = stub.SomeFunction(request) logger.info(response) 但我一直得到一个错误InactiveRpcError of RPC that terminated with: StatusCode.UNAVAILABLE...
import data_pb2,data_pb2_grpc _HOST = 'localhost' _PORT = '8080' def run(): conn = grpc.insecure_channel(_HOST + ':' + _PORT) client = data_pb2_grpc.gRPCStub(channel=conn) response = client.SayHello(data_pb2.HelloRequest(name='hello,world!')) ...
import grpc from chatservice_pb2 import ChatMessageRequest, ChatClient from chatservice_pb2_grpc import ChatServiceStub def run(): with grpc.insecure_channel("localhost:50051") as channel: stub = ChatServiceStub(channel) client_id = int(input("Enter client id: ")) ...
insecure_channel('localhost:50051') stub = route_guide_pb2_grpc.RouteGuideStub(channel) 对于返回单个响应的 RPC 方法(响应方法),grpc python 同时支持同步(阻塞)和异步(非阻塞)两种方式来控制方法间数据传输。对于响应流RPC 的方法,调用立即返回响应迭代器。调用迭代器的 next() 方法来获取值。