request,context):# 收到请求后返回问候returnservice_pb2.HelloReply(message='Hello, '+request.name)defserve():# 创建一个 gRPC 服务器server=grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10
使用线程池可以提高系统的并发处理能力,但是需要注意线程池的大小,以避免线程过多导致系统资源耗尽。在Python中,我们可以通过设置grpc.server.ThreadPoolExecutor的参数来配置线程池的大小。 3. 异步调用 在多线程环境下,我们可以使用异步调用来提高系统的并发处理能力。gRPC提供了异步的客户端和服务器接口,可以在一个线程...
首先通过grpc.server()来获取一个server的对象,grpc服务是支持多线程的,但是需要通过工具来配合使用,于是有了代码中的futures,并且定义了10个线程。 通过pb2_grpc文件中提供的注册方法,将该服务类进行注册 设置一个监听端口,本文是一个本地5001的端口 由于服务开启后不会一直保留(python的锅),所以通过一个while Tru...
server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1)) #以多线程的方式监听 test_stream_pb2_grpc.add_Test_StreamServicer_to_server(TestStreamServicer(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') print('---server start---') server.start() server.wait_for_termination() if...
1️⃣ 创建 server 这里我们传了一个线程池给 grpc 的 server ,这个线程池用来处理请求。 经过重重调用,最后我们得到的 server 是_Server的实例 class_Server(grpc.Server):# pylint: disable=too-many-argumentsdef__init__(self,thread_pool,generic_handlers,interceptors,options,maximum_concurrent_rpcs,compr...
server.add_insecure_port('[::]:50051') server.start()try:whileTrue: time.sleep(60*60*24) # one dayinseconds except KeyboardInterrupt: server.stop(0)if__name__ =='__main__': serve() 1️⃣ 创建 server 这里我们传了一个线程池给 grpc 的 server ,这个线程池用来处理请求。
grpc python 源码分析(2):server 处理请求 版本:1.24.3接受请求 首先来看 上期文章 中提到的接受请求线程 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 def _serve(state): while True: timeout = time.time() + _DEALLOCATED_SERVER_CHECK_PERIOD_S event = state.completion_queue.poll(timeout) if state....
第2章:Python多线程基础 创建线程:threading模块 在Python中,我们可以使用threading模块来创建和管理线程。主要步骤如下: 导入threading模块 定义一个继承自threading.Thread的子类,并重写run()方法来实现线程的执行逻辑 创建该子类的实例,并调用start()方法启动线程 ...
Mess.Sum(val=sum)defGuessNumber(self,request_iterator,context):forrequestinrequest_iterator:ifrequest.valinself.answers:print(request.val)yieldMess.Answer(val=request.val,desc='bingo')# 开启服务器defserve():# 创建服务器-对象 多线程服务器server=grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10...
在Python中实现热重载gRPC服务器的方法是使用gunicorn和gevent结合的方式。 gRPC是一种高性能、开源的远程过程调用框架,它可以在不同的平台和语言之间进行通信。而热重载是指在服务...