빠르고 효율적인 API를 구축할 방법을 찾고 계십니까? python gRPC를 더 이상 찾지 마십시오! 이 오픈 소스 프레임워크는 대량의 데이터를 손쉽게 처리할 수 있는 고성능 API를 구축하도록 설계되었습니다. 이 블로그 포스트에서는 Python gRPC의 기본 사항과 더 나은 API를 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보겠습니다. 그리고 이를 Apidog를 사용하여 테스트하는 방법도 살펴보겠습니다.
gRPC란 무엇입니까?
gRPC는 Google이 개발한 현대적인 오픈 소스 원격 프로시저 호출 (RPC) 프레임워크로, 모든 환경에서 실행되며 데이터 센터, 분산 컴퓨팅 및 장치 간의 서비스를 연결할 수 있습니다. 로드 밸런싱, 추적, 상태 확인 및 Protocol Buffers와 양방향 스트리밍을 통한 인증을 지원합니다.
REST (표현 상태 전송)과는 대조적으로, REST는 웹 서비스를 구축하기 위한 아키텍처 스타일이고, gRPC는 클라이언트와 서버 간의 통신을 정의하는 프로토콜입니다. gRPC는 서비스 및 메시지 구조를 정의하기 위해 강력한 이진 직렬화 도구 세트이자 언어인 Protocol Buffers를 사용합니다. 다양한 언어 및 플랫폼에서 서비스를 위한 관용적인 클라이언트 및 서버 스텁을 자동으로 생성할 수 있습니다.
gRPC는 데이터 센터, 분산 컴퓨팅 및 장치 간의 서비스를 연결하는 데 사용할 수 있는 고성능 오픈 소스 크로스 플랫폼 RPC 프레임워크입니다.
gRPC를 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?
gRPC는 현대적이고 고성능인 원격 프로시저 호출 (RPC) 프레임워크로, 개발자들 사이에서 인기를 얻고 있습니다. API 및 마이크로서비스와 같은 클라이언트-서버 아키텍처에 대한 강력한 솔루션을 제공합니다. gRPC는 기본 전송 프로토콜로 HTTP/2를 사용하여 전통적인 REST API보다 더 빠르고 효율적입니다.
gRPC를 사용할 때의 장점은 다음과 같습니다:
- 성능: gRPC는 이진 데이터를 사용하므로 REST API보다 빠릅니다. 이는 페이로드의 크기와 요청을 완료하는 데 필요한 왕복 횟수를 줄여줍니다.
- 상호 운용성: gRPC는 여러 프로그래밍 언어를 지원하여 다양한 플랫폼과 장치에서 사용할 수 있는 API를 쉽게 구축할 수 있습니다.
- 사용 용이성: gRPC는 API를 쉽게 구축하고 유지할 수 있도록 간단하고 직관적인 API를 제공합니다.
- 스트리밍: gRPC는 클라이언트 측 및 서버 측 스트리밍을 모두 지원하여 클라이언트와 서버 간의 더 효율적인 통신이 가능합니다.
요약하자면, gRPC는 기존의 REST API에 대한 강력하고 효율적인 대안을 제공하는 RPC 프레임워크입니다. 플랫폼과 장치 간의 높은 성능과 상호 운용성이 요구되는 API를 구축하는 데 특히 유용합니다.
Python gRPC란 무엇입니까?
Python grpc는 빠르고 효율적인 API를 구축할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. 원격 프로시저 호출 (RPC) 모델을 기반으로 하며, 데이터를 직렬화하기 위해 Protocol Buffers 데이터 형식을 사용합니다. 이는 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리해야 하는 API를 구축하는 이상적인 선택입니다.
Python gRPC는 어떻게 작동합니까?
Python gRPC는 분산 시스템과 마이크로서비스를 구축할 수 있는 고성능 오픈 소스 프레임워크입니다. 서비스 간의 구조화된 데이터를 직렬화하기 위해 Protocol Buffers 데이터 형식을 사용합니다.
여기 Python gRPC가 작동하는 방식에 대한 간략한 개요가 있습니다:
.proto파일에서 서비스를 정의합니다.- 프로토콜 버퍼 컴파일러를 사용하여 서버 및 클라이언트 코드를 생성합니다.
- Python gRPC API를 사용하여 서비스용 클라이언트와 서버를 간단히 작성합니다.
공식 gRPC 문서에는 서비스 정의, 서버 및 클라이언트 코드 생성, 서비스용 간단한 클라이언트 및 서버 작성 과정을 안내하는 기본 튜토리얼이 있습니다. 이 튜토리얼은 gRPC 소개를 읽었고 프로토콜 버퍼에 익숙하다고 가정합니다.
Python gRPC 사용 방법
Python gRPC를 시작하려면 grpcio 및 grpcio-tools 패키지를 설치해야 합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하여 이러한 패키지를 설치할 수 있습니다:
pip install grpcio grpcio-tools
서비스 정의하기
이 패키지를 설치한 후 .proto 파일에서 서비스를 정의할 수 있습니다. 이 파일은 서비스 및 노출할 메서드, API에서 사용할 데이터 유형을 정의합니다. 다음은 .proto 파일의 예시입니다:
syntax = "proto3";
package myservice;
service MyService {
rpc MyMethod(MyRequest) returns (MyResponse) {}
}
message MyRequest {
string my_field = 1;
}
message MyResponse {
string my_field = 1;
}
서버 및 클라이언트 코드 생성하기
서비스를 정의한 후 grpcio-tools 패키지를 사용하여 서버 및 클라이언트 코드를 생성할 수 있습니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하여 이 작업을 수행할 수 있습니다:
python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. myservice.proto
이 작업을 통해 myservice_pb2.py 및 myservice_pb2_grpc.py라는 두 개의 파일이 생성됩니다. 첫 번째 파일은 API에서 사용할 데이터 유형을 포함하고, 두 번째 파일은 서버 및 클라이언트 코드를 포함합니다.
서버 구축하기
서버를 구축하려면 서비스를 구현하는 Python 파일을 만들어야 합니다. 이 파일은 들어오는 요청을 처리하고 응답을 전송합니다. 여기 서버 구현의 예시가 있습니다:
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 = "안녕, " + 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()
클라이언트 구축하기
마지막으로 클라이언트를 구축하려면 서버에 요청을 보내는 Python 파일을 만들어야 합니다. 이 파일은 서버에 요청을 보내고 응답을 받습니다. 여기 클라이언트 구현의 예시가 있습니다:
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 = "세상"
response = stub.MyMethod(request)
print(response.my_field)
Python gRPC를 테스트하는 무료 도구: Apidog
Apidog은 gRPC 테스트 및 디버깅을 위한 광범위한 기능을 제공하는 강력한 API 테스트 도구입니다.
서버 스트리밍
서버 스트리밍은 이름에서 알 수 있듯이, 하나의 요청에서 여러 개의 응답 데이터를 전송하는 것을 포함합니다. 예를 들어, 1분 시간 내의 모든 주식 거래 가격 데이터를 구독하는 것일 수 있습니다.
클라이언트 스트리밍
이 모드에서는 클라이언트가 즉각적인 응답을 기다리지 않고 서버에 여러 요청 메시지를 지속적으로 보낼 수 있습니다. 모든 요청을 처리한 후 서버는 클라이언트에 단일 응답 메시지를 보냅니다. 이 접근 방식은 스트리밍 방식으로 대량의 데이터를 효율적으로 전송하는 데 적합하여 대기 시간을 줄이고 데이터 교환을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
양방향 스트리밍
양방향 스트리밍은 클라이언트와 서버가 지속적인 양방향 통신을 설정하고 동시에 여러 메시지를 전송할 수 있게 해줍니다. 이는 온라인 게임 및 실시간 비디오 통화 소프트웨어에서 일반적으로 사용되며, 실시간 통신 및 대규모 데이터 전송 시나리오에 적합합니다. 호출을 시작한 후 클라이언트와 서버는 세션을 유지하고 서로 다른 요청 내용을 전송한 후 실시간 응답을 수신합니다.
gRPC API에서 협력하기
Apidog은 .proto 파일에서 사람이 읽을 수 있는 gRPC 인터페이스 문서를 생성하여 팀 간 인터페이스 협업을 촉진합니다. 인터페이스의 오른쪽 메뉴 버튼을 클릭하여 협업 링크를 얻고 이를 다른 팀원과 공유하여 인터페이스 디버깅 접근 방식을 조율합니다.
결론
결론적으로, {{python grpc}}는 빠르고 효율적인 API를 구축하는 데 도움이 되는 강력한 프레임워크입니다. RPC 모델과 Protocol Buffers 데이터 형식을 사용하여 대량의 데이터를 손쉽게 처리할 수 있는 API를 구축할 수 있습니다. grpcio 및 grpcio-tools 패키지의 도움으로 서버 및 클라이언트 코드를 쉽게 생성하고 신속하게 API를 구축할 수 있습니다.
모범 사례를 따르고 Apidog와 같은 도구를 사용하면 gRPC 코드가 안전하고 효율적임을 보장할 수 있습니다.
