grpc官方文档实验与翻译(python

tensorflow分布式与tensorflow serving底层通信都是是用的grpc，所以就看了一下grpc的基本用法(python版)

首先是环境的安装，先要更新pip到version８或者以上

$ python -m pip install --upgrade pip

为了不影响自带的python环境所以我重新建立了个环境来实验，我的python环境是conda所以用conda重新建立了个python3.5的环境 

$conda create --name py35tf python=3.5  $source activate py35tf

如果不是使用conda的小伙伴可以安装virtualenv来完成，可以使用conda env list来查看自己创立的环境

接下来还是工具的安装

$ python -m pip install grpcio  $ python -m pip install grpcio-tools  $ pip install protobuf

protobuf其实是google自己开发的类似xml一类的序列化的工具，等会要用到，所以也要安装

接下来我们首先试着使用一下官方给予的example，然后再按照自己的需求更新proto文件 服务端和客户端的python文件

从github上clone官方教程

$ # Clone the repository to get the example code:  $ git clone https://github.com/grpc/grpc  $ # Navigate to the "hello, world" Python example:  $ cd grpc/examples/python/helloworld

然后运行greeter_server.py和greeter_client.py，为了更好的观察，我在运行server.时加了&让它后台运行 

$ python greeter_server.py &  $ python greeter_client.py

这时候窗口会输出Greeter client received:Hello,you!

然后使用jobs查看一下服务端的进程ID,再使用kill ID直接带走服务端进程，准备写一个自己定义的服务了

首先需要修改proro文件来定义服务，主要是添加了SayHelloAgain

syntax = "proto3";  // The greeting service definition.  service Greeter {    // Sends a greeting    rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}    // Sends another greeting    rpc SayHelloAgain (HelloRequest) returns (HelloReply) {}  }    // The request message containing the user's name.  message HelloRequest {    string name = 1;  }    // The response message containing the greetings  message HelloReply {    string message = 1;  }

官方文档中没有第一句,编译成python时老是报错，接下来开始编译成python接口 

$ python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. ./helloworld.proto

这样就把两个py接口文件都更新好了,现在更新服务端文件,原来Greeter类下只有SayHello一个方法，现在添加一下SayHelloAgain 

def SayHelloAgain(self, request, context):      return helloworld_pb2.HelloReply(message='Hello again, %s!' % request.name)

现在再更改一下客户端的调用接口,添加调用和输出的代码 

  response = stub.SayHelloAgain(helloworld_pb2.HelloRequest(name='you'))    print("Greeter client received: " + response.message)

完成后再运行服务端和客户端,来个截图收工,有空再试着使用tensorflow serving

(既要实习又要发论文的日子好难熬~.~)

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