Suchen Sie nach einer Möglichkeit, schnelle und effiziente APIs zu erstellen? Dann ist python gRPC genau das Richtige für Sie! Dieses Open-Source-Framework wurde entwickelt, um Ihnen beim Erstellen von Hochleistungs-APIs zu helfen, die große Datenmengen problemlos verarbeiten können. In diesem Blogbeitrag werden wir die Grundlagen von Python gRPC untersuchen und wie es Ihnen helfen kann, bessere APIs zu erstellen. Und wie Sie es mit Apidog testen können.
Was ist gRPC?
gRPC ist ein modernes Open-Source-Remote Procedure Call (RPC)-Framework, das von Google entwickelt wurde und in jeder Umgebung ausgeführt werden kann und Dienste in und über Rechenzentren, verteiltes Computing und Geräte hinweg verbindet. Es unterstützt Load Balancing, Tracing, Health Checking und Authentifizierung mit Protocol Buffers und bidirektionalem Streaming.
Im Gegensatz zu REST (Representational State Transfer), das ein Architekturstil für das Erstellen von Webdiensten ist, ist gRPC ein Protokoll, das definiert, wie Clients und Server miteinander kommunizieren. gRPC verwendet Protocol Buffers, ein leistungsstarkes binäres Serialisierungstoolset und eine Sprache, um die Dienst- und Nachrichtenstruktur zu definieren. Es kann automatisch idiomatische Client- und Server-Stubs für Ihren Dienst in einer Vielzahl von Sprachen und Plattformen generieren.
gRPC ist ein leistungsstarkes, Open-Source- und plattformübergreifendes RPC-Framework, mit dem Dienste in und über Rechenzentren, verteiltes Computing und Geräte hinweg verbunden werden können.
Warum gRPC verwenden?
gRPC ist ein modernes und leistungsstarkes Remote Procedure Call (RPC)-Framework, das bei Entwicklern immer beliebter wird. Es bietet eine robuste Lösung für Client-Server-Architekturen wie APIs und Microservices. gRPC verwendet HTTP/2 als zugrunde liegendes Transportprotokoll, wodurch es schneller und effizienter ist als herkömmliche REST-APIs.
Einige der Vorteile der Verwendung von gRPC sind:
- Performance: gRPC ist schneller als REST-APIs, da es Binärdaten anstelle von Textdaten verwendet, wodurch die Größe der Payload und die Anzahl der Roundtrips, die zum Abschließen einer Anfrage erforderlich sind, reduziert werden.
- Interoperabilität: gRPC unterstützt mehrere Programmiersprachen, wodurch es einfach ist, APIs zu erstellen, die auf verschiedenen Plattformen und Geräten verwendet werden können.
- Benutzerfreundlichkeit: gRPC bietet eine einfache und intuitive API, die das Erstellen und Verwalten von APIs erleichtert.
- Streaming: gRPC unterstützt sowohl clientseitiges als auch serverseitiges Streaming, was eine effizientere Kommunikation zwischen Clients und Servern ermöglicht.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass gRPC ein leistungsstarkes und effizientes RPC-Framework ist, das eine moderne Alternative zu herkömmlichen REST-APIs bietet. Es ist besonders nützlich für das Erstellen von APIs, die hohe Leistung und Interoperabilität über verschiedene Plattformen und Geräte hinweg erfordern.
Was ist Python gRPC?
Python grpc ist ein Open-Source-Framework, mit dem Sie schnelle und effiziente APIs erstellen können. Es basiert auf dem Remote Procedure Call (RPC)-Modell und verwendet das Protocol Buffers-Datenformat, um Daten zu serialisieren. Dies macht es zu einer idealen Wahl für das Erstellen von APIs, die große Datenmengen schnell und effizient verarbeiten müssen.
Wie funktioniert Python gRPC?
Python gRPC ist ein leistungsstarkes Open-Source-Framework, mit dem Sie verteilte Systeme und Microservices erstellen können. Es verwendet das Protocol Buffers-Datenformat zum Serialisieren strukturierter Daten zwischen Diensten.
Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wie Python gRPC funktioniert:
- Definieren Sie einen Dienst in einer
.proto-Datei. - Generieren Sie Server- und Client-Code mit dem Protocol Buffer-Compiler.
- Verwenden Sie die Python gRPC-API, um einen einfachen Client und Server für Ihren Dienst zu schreiben.
Die offizielle gRPC-Dokumentation bietet ein Grundlegendes Tutorial, das Sie durch den Prozess der Definition eines Dienstes, der Generierung von Server- und Client-Code und des Schreibens eines einfachen Clients und Servers für Ihren Dienst führt. Das Tutorial setzt voraus, dass Sie die Einführung in gRPC gelesen haben und mit Protocol Buffers vertraut sind.
Wie man Python gRPC verwendet
Um mit Python gRPC zu beginnen, müssen Sie die Pakete grpcio und grpcio-tools installieren. Sie können diese Pakete installieren, indem Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal ausführen:
pip install grpcio grpcio-tools
Definieren Ihres Dienstes
Sobald Sie diese Pakete installiert haben, können Sie Ihren Dienst in einer .proto-Datei definieren. Diese Datei definiert Ihren Dienst und die Methoden, die er verfügbar macht, sowie die Datentypen, die Ihre API verwenden wird. Hier ist ein Beispiel dafür, wie eine .proto-Datei aussehen könnte:
syntax = "proto3";
package myservice;
service MyService {
rpc MyMethod(MyRequest) returns (MyResponse) {}
}
message MyRequest {
string my_field = 1;
}
message MyResponse {
string my_field = 1;
}
Generieren von Server- und Client-Code
Sobald Sie Ihren Dienst definiert haben, können Sie das grpcio-tools-Paket verwenden, um den Server- und Client-Code zu generieren. Sie können dies tun, indem Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal ausführen:
python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. myservice.proto
Dadurch werden zwei Dateien generiert: myservice_pb2.py und myservice_pb2_grpc.py. Erstere enthält die Datentypen, die Ihre API verwenden wird, während letztere den Server- und Client-Code enthält.
Erstellen Ihres Servers
Um Ihren Server zu erstellen, müssen Sie eine Python-Datei erstellen, die Ihren Dienst implementiert. Diese Datei verarbeitet eingehende Anfragen und sendet Antworten zurück. Hier ist ein Beispiel dafür, wie eine Serverimplementierung aussehen könnte:
import grpc
import myservice_pb2
import myservice_pb2_grpc
class MyServiceServicer(myservice_pb2_grpc.MyServiceServicer):
def MyMethod(self, request, context):
response = myservice_pb2.MyResponse()
response.my_field = "Hello, " + request.my_field
return response
server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
myservice_pb2_grpc.add_MyServiceServicer_to_server(MyServiceServicer(), server)
server.add_insecure_port('[::]:50051')
server.start()
server.wait_for_termination()
Erstellen Ihres Clients
Schließlich müssen Sie, um Ihren Client zu erstellen, eine Python-Datei erstellen, die Anfragen an Ihren Server stellt. Diese Datei sendet Anfragen an den Server und empfängt Antworten. Hier ist ein Beispiel dafür, wie eine Clientimplementierung aussehen könnte:
import grpc
import myservice_pb2
import myservice_pb2_grpc
channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051')
stub = myservice_pb2_grpc.MyServiceStub(channel)
request = myservice_pb2.MyRequest()
request.my_field = "World"
response = stub.MyMethod(request)
print(response.my_field)
Kostenloses Tool zum Testen von Python gRPC: Apidog
Apidog ist ein robustes API-Testtool, das eine umfassende Palette an Funktionen zum Testen und Debuggen von gRPC bietet.
Server-Streaming
Server-Streaming beinhaltet, wie der Name schon sagt, das Senden mehrerer Antwortdaten in einer einzigen Anfrage. Dies könnte beispielsweise das Abonnieren aller Transaktionspreisdaten von Aktien innerhalb eines Zeitraums von einer Minute umfassen.
Client-Streaming
In diesem Modus kann der Client kontinuierlich mehrere Anfragenachrichten an den Server senden, ohne auf sofortige Antworten zu warten. Nach der Verarbeitung aller Anfragen sendet der Server eine einzelne Antwortnachricht zurück an den Client. Dieser Ansatz eignet sich gut für die effiziente Übertragung großer Datenmengen in einem Streaming-Verfahren, was dazu beiträgt, die Latenz zu reduzieren und den Datenaustausch zu optimieren.
Bidirektionales Streaming
Bidirektionales Streaming ermöglicht es Clients und Servern, eine dauerhafte bidirektionale Kommunikation herzustellen und mehrere Nachrichten gleichzeitig zu übertragen. Es wird häufig in Online-Spielen und Echtzeit-Videogesprächssoftware eingesetzt und eignet sich gut für Echtzeitkommunikation und groß angelegte Datenübertragungsszenarien. Nach dem Initiieren des Aufrufs unterhalten der Client und der Server eine Sitzung zwischen sich und empfangen Echtzeitantworten, nachdem sie verschiedene Anfrageinhalte gesendet haben.
Zusammenarbeiten an gRPC-APIs
Apidog kann aus .proto-Dateien für Menschen lesbare gRPC-Schnittstellendokumente generieren und so die Zusammenarbeit im Team an Schnittstellen erleichtern. Klicken Sie auf die Menüschaltfläche auf der rechten Seite der Oberfläche, um den Kollaborationslink zu erhalten und ihn mit anderen Teammitgliedern zu teilen, um den Ansatz zur Schnittstellen-Debugging abzustimmen.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass {{python grpc}} ein leistungsstarkes Framework ist, das Ihnen beim Erstellen schneller und effizienter APIs helfen kann. Durch die Verwendung des RPC-Modells und des Protocol Buffers-Datenformats können Sie APIs erstellen, die große Datenmengen problemlos verarbeiten können. Mit Hilfe der Pakete grpcio und grpcio-tools können Sie ganz einfach Server- und Client-Code generieren und Ihre API im Handumdrehen erstellen.
Indem Sie Best Practices befolgen und Tools wie Apidog verwenden, können Sie sicherstellen, dass Ihr gRPC-Code sicher und effizient ist.
