Vous cherchez un moyen de créer des API rapides et efficaces ? Ne cherchez pas plus loin que python gRPC ! Ce framework open source est conçu pour vous aider à créer des API hautes performances capables de gérer de grandes quantités de données avec facilité. Dans cet article de blog, nous allons explorer les bases de Python gRPC et comment il peut vous aider à créer de meilleures API. Et comment pouvez-vous le tester en utilisant Apidog.
Qu'est-ce que gRPC ?
gRPC est un framework Remote Procedure Call (RPC) moderne et open source développé par Google qui peut s'exécuter dans n'importe quel environnement et connecter des services dans et entre les centres de données, l'informatique distribuée et les appareils. Il prend en charge l'équilibrage de charge, le traçage, la vérification de l'état et l'authentification avec Protocol Buffers et le streaming bidirectionnel.
Contrairement à REST (Representational State Transfer), qui est un style architectural pour la création de services web, gRPC est un protocole qui définit la manière dont les clients et les serveurs communiquent entre eux. gRPC utilise Protocol Buffers, un puissant ensemble d'outils et un langage de sérialisation binaire, pour définir la structure du service et des messages. Il peut générer automatiquement des stubs client et serveur idiomatiques pour votre service dans une variété de langues et de plateformes.
gRPC est un framework RPC hautes performances, open source et multiplateforme qui peut être utilisé pour connecter des services dans et entre les centres de données, l'informatique distribuée et les appareils.
Pourquoi utiliser gRPC ?
gRPC est un framework Remote Procedure Call (RPC) moderne et hautes performances qui gagne en popularité auprès des développeurs. Il fournit une solution robuste pour les architectures client-serveur telles que les API et les microservices. gRPC utilise HTTP/2 comme protocole de transport sous-jacent, ce qui le rend plus rapide et plus efficace que les API REST traditionnelles.
Certains des avantages de l'utilisation de gRPC incluent :
- Performance : gRPC est plus rapide que les API REST car il utilise des données binaires au lieu de données textuelles, ce qui réduit la taille de la charge utile et le nombre d'allers-retours requis pour terminer une requête.
- Interopérabilité : gRPC prend en charge plusieurs langages de programmation, ce qui facilite la création d'API utilisables sur différentes plateformes et appareils.
- Facilité d'utilisation : gRPC fournit une API simple et intuitive qui facilite la création et la maintenance des API.
- Streaming : gRPC prend en charge le streaming côté client et côté serveur, ce qui permet une communication plus efficace entre les clients et les serveurs.
En résumé, gRPC est un framework RPC puissant et efficace qui offre une alternative moderne aux API REST traditionnelles. Il est particulièrement utile pour créer des API qui nécessitent des performances élevées et une interopérabilité sur différentes plateformes et appareils.
Qu'est-ce que Python gRPC ?
Python grpc est un framework open source qui vous permet de créer des API rapides et efficaces. Il est basé sur le modèle Remote Procedure Call (RPC) et utilise le format de données Protocol Buffers pour sérialiser les données. Cela en fait un choix idéal pour la création d'API qui doivent gérer de grandes quantités de données rapidement et efficacement.
Comment fonctionne Python gRPC ?
Python gRPC est un framework open source et hautes performances qui vous permet de créer des systèmes distribués et des microservices. Il utilise le format de données Protocol Buffers pour sérialiser les données structurées entre les services.
Voici un bref aperçu du fonctionnement de Python gRPC :
- Définissez un service dans un fichier
.proto. - Générez le code du serveur et du client à l'aide du compilateur de protocol buffers.
- Utilisez l'API Python gRPC pour écrire un client et un serveur simples pour votre service.
La documentation officielle de gRPC fournit un tutoriel de base qui vous guide tout au long du processus de définition d'un service, de génération de code serveur et client et d'écriture d'un client et d'un serveur simples pour votre service. Le tutoriel suppose que vous avez lu l'Introduction à gRPC et que vous connaissez les protocol buffers.
Comment utiliser Python gRPC
Pour commencer avec Python gRPC, vous devrez installer les packages grpcio et grpcio-tools. Vous pouvez installer ces packages en exécutant la commande suivante dans votre terminal :
pip install grpcio grpcio-tools
Définition de votre service
Une fois ces packages installés, vous pouvez définir votre service dans un fichier .proto. Ce fichier définira votre service et les méthodes qu'il exposera, ainsi que les types de données que votre API utilisera. Voici un exemple de ce à quoi un fichier .proto pourrait ressembler :
syntax = "proto3";
package myservice;
service MyService {
rpc MyMethod(MyRequest) returns (MyResponse) {}
}
message MyRequest {
string my_field = 1;
}
message MyResponse {
string my_field = 1;
}
Génération du code du serveur et du client
Une fois que vous avez défini votre service, vous pouvez utiliser le package grpcio-tools pour générer le code du serveur et du client. Vous pouvez le faire en exécutant la commande suivante dans votre terminal :
python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. myservice.proto
Cela générera deux fichiers : myservice_pb2.py et myservice_pb2_grpc.py. Le premier contient les types de données que votre API utilisera, tandis que le second contient le code du serveur et du client.
Construction de votre serveur
Pour créer votre serveur, vous devrez créer un fichier Python qui implémente votre service. Ce fichier gérera les requêtes entrantes et renverra les réponses. Voici un exemple de ce à quoi une implémentation de serveur pourrait ressembler :
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()
Construction de votre client
Enfin, pour créer votre client, vous devrez créer un fichier Python qui effectue des requêtes vers votre serveur. Ce fichier enverra des requêtes au serveur et recevra des réponses. Voici un exemple de ce à quoi une implémentation client pourrait ressembler :
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)
Outil gratuit pour tester Python gRPC : Apidog
Apidog est un outil de test d'API robuste qui offre une vaste gamme de fonctionnalités pour tester et déboguer gRPC.
Streaming côté serveur
Le streaming côté serveur, comme son nom l'indique, implique l'envoi de plusieurs données de réponse dans une seule requête. Par exemple, cela pourrait impliquer de s'abonner à toutes les données de prix des transactions d'actions dans un délai d'une minute.
Streaming côté client
Dans ce mode, le client peut envoyer en continu plusieurs messages de requête au serveur sans attendre de réponses immédiates. Après avoir traité toutes les requêtes, le serveur renvoie un seul message de réponse au client. Cette approche est bien adaptée pour transmettre efficacement de grandes quantités de données en continu, ce qui permet de réduire la latence et d'optimiser l'échange de données.
Streaming bidirectionnel
Le streaming bidirectionnel permet aux clients et aux serveurs d'établir une communication bidirectionnelle persistante et de transmettre plusieurs messages simultanément. Il est couramment utilisé dans les jeux en ligne et les logiciels d'appels vidéo en temps réel, et convient bien aux scénarios de communication en temps réel et de transmission de données à grande échelle. Après avoir lancé l'appel, le client et le serveur maintiennent une session entre eux et reçoivent des réponses en temps réel après avoir envoyé différents contenus de requête.
Collaborer sur les API gRPC
Apidog peut générer des documents d'interface gRPC lisibles par l'homme à partir de fichiers .proto, facilitant ainsi la collaboration en équipe sur les interfaces. Cliquez sur le bouton de menu situé sur le côté droit de l'interface pour obtenir le lien de collaboration et le partager avec d'autres membres de l'équipe afin d'aligner l'approche de débogage de l'interface.
Conclusion
En conclusion, {{python grpc}} est un framework puissant qui peut vous aider à créer des API rapides et efficaces. En utilisant le modèle RPC et le format de données Protocol Buffers, vous pouvez créer des API capables de gérer de grandes quantités de données avec facilité. Avec l'aide des packages grpcio et grpcio-tools, vous pouvez facilement générer du code serveur et client et créer votre API en un rien de temps.
En suivant les meilleures pratiques et en utilisant des outils comme Apidog, vous pouvez vous assurer que votre code gRPC est sécurisé et efficace.
