using grpc in Python gRPC是基于http/2的RPC框架,使用ProtoBuf作为底层数据序列化.Nginx服务器2018年3月17日引入gRPC支持. gRPC 是用来实现跨语言通信的.比如在你的某个功能里需要用的同事写的接口,而你们俩又不是同一种语言.此时有两种方案,一是使用.so 文件:另一种则是使用 RPC 框架. 创建一个grpc_demo项目,结构如下 grpc_demo/ ├── client │ └── client.py ├── example │ └─

Ubuntu18.04安装gRPC protobuf-compiler-grpc安装 sudo apt-get install protobuf-compiler-grpc protobuf-compiler安装 sudo apt-get install protobuf-compiler gRPC 的安装 pip install grpcio 安装 ProtoBuf 相关的 python 依赖库 pip install protobuf 安装 python grpc 的 protobuf 编译

前言 Tenacity是一个 Apache 2.0授权的通用重试库,用 Python 编写,用于简化向几乎所有内容添加重试行为的任务.它起源于一个重新尝试的分支,可惜这个分支已经不复存在了. 使用Tenacity可以用来进行测试用例的重跑,爬虫脚本的重跑,以及抢票的失败重抢等等...可以使用的场景也是比较多. 使用 首先安装Tenacity pip install Tenacity 无限重试 第一个重试案例,因为一直是抛出异常错误,所以无限进行重试执行 from tenacity import

公众号:黑客下午茶 授权策略 Linkerd 的新服务器授权策略(server authorization policy)功能使您可以细粒度控制允许哪些服务相互通信.这些策略直接建立在 Linkerd 的自动 mTLS 功能提供的安全服务身份上.与 Linkerd 的设计原则保持一致,授权策略以可组合的 Kubernetes 原生方式表达,这种方式只需最少的配置,就可表达广泛的行为. https://linkerd.io/2.11/features/automatic-mtls 为此,Linke

介绍 tenacity is an Apache 2.0 licensed general-purpose retrying library, written in Python, to simplify the task of adding retry behavior to just about anything. It originates from a fork of retrying which is sadly no longer maintained. Tenacity isn’t

pip install grpcio pip install grpcio-tools python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. ./data.proto

最近写了一个爬虫,需要连接国外的一个网站,经常出现掉线的情况,自己写了一个自动重连的代码,但感觉不够简洁... 后来就上万能的github,找到了一个第三包,基本能满足我的要求.这个第三方包就是retrying. 我的需求就是每当出现request相关异常的时候,就自动重来,上限连接10次:使用代码如下: from retrying import retry def is_request_exception(e): return issubclass(type(e),RequestExcepti

https://realpython.com/python-microservices-grpc/ https://www.manning.com/books/developing-microservice-apis-with-python https://www.freecodecamp.org/news/python-microservices-course/ https://cloudacademy.com/course/mastering-microservices-with-pytho

Python gRPC 简介 grpc 是google 开源的一款rpc服务框架,可以轻松的实现跨语言的微服务,将项目中的各个模块独立出来,单独部署,独立升级,也可以根据模块的情况进行不同语言的变成. gRPC也是一个C/S框架,使用的是HTTP2 协议进行通信. 准备.proto文件 syntax = "proto3"; package order; message OrderRequest { string phone = 1; string price = 2; map<s

gRPC 简介: gRPC 是一款高性能.开源的 RPC 框架,产自 Google,基于 ProtoBuf 序列化协议进行开发,支持多种语言(Golang.Python.Java等),本篇只介绍 Python 的 gRPC 使用.因为 gRPC 对 HTTP/2 协议的支持使其在 Android.IOS 等客户端后端服务的开发领域具有良好的前景.gRPC 提供了一种简单的方法来定义服务,同时客户端可以充分利用 HTTP/2 stream 的特性,从而有助于节省带宽.降低 TCP 的连接次数.节省

gRPC Golang/Python使用 以前开发网站都是用http协议,学过TCP/IP协议的人都知道,在传输层TCP的基础上,应用层HTTP就是填充了一定规则的文本. 1.gRPC使用和介绍 工作中使用到gRPC,其实http请求也是一种rpc变种,远程进程调用.gRPC底层是HTTP2协议 gRPC一开始由google开发,是一款语言中立.平台中立.开源的远程过程调用(RPC)系统,面向移动和HTTP/2设计.目前提供C.Java和Go语言版本,分别是:grpc,grpc-java,grp

内置异常 在Python中,所有异常都必须是派生类的实例 BaseException.在try同一个声明中except 说提到一类特殊条款,该条款还处理来自类(从中但也不例外类派生的任何异常类它派生).通过子类化不相关的两个异常类永远不是等效的,即使它们具有相同的名称. 下面列出的内置异常可以由解释器或内置函数生成.除非提及,否则它们具有指示错误的详细原因的“关联值”.这可以是几个信息项的字符串或元组(例如,错误代码和解释代码的字符串).关联值通常作为参数传递给异常类的构造函数. 用户代码可以引

前言: 上一篇文章中简单的对gRPC进行了简单了解,并实现了gRPC在ASP.NET Core中服务实现.客户端调用:那么本篇继续对gRPC的4中服务方法定义.其他使用注意点进一步了解学习 一.gRPC的4类服务方法 简单 RPC(一元方法):客户端向服务器发送单个请求并获得单个响应,就像普通的函数调用一样. 示例: rpc UnaryCall(ExampleRequest) returns (ExampleResponse) {} 服务器端流式 RPC: 客户端发送请求到服务器,拿到一个流去读

概述 gRPC 客户端必须使用与服务相同的连接级别安全性.  如调用服务时通道和服务的连接级别安全性不一致,gRPC 客户端就会抛出错误. gRPC 配置使用HTTP gRPC 客户端传输层安全性 (TLS) 是在创建 gRPC 通道时服务器地址以https开头配置的.若要配置为http协议做如下修改 AppContext.SetSwitch("System.Net.Http.SocketsHttpHandler.Http2UnencryptedSupport", true);Grpc

gRPC是一个现代的.跨平台的.高性能的 RPC 框架.gRPC for .NET 构建在 ASP.NET Core 之上,是我们推荐的在 .NET 中构建 RPC 服务的方法. .NET 6 进一步提高了 gRPC 已经非常出色的性能,并添加了一系列新功能,使 gRPC 在现代云原生应用程序中比以往任何时候都更好.在这篇文章中,我将描述这些新功能, 以及我们如何通过第一个支持端到端 HTTP/3 的 gRPC 实现引领行业. gRPC 客户端负载均衡 客户端负载均衡功能允许 gRPC 客户端以

Compile the source code Step 1. 安装git sudo apt-get install git Step 2. 安装vagrant(ubuntu系统) 下载地址https://releases.hashicorp.com/vagrant/1.8.6/vagrant_1.8.6_x86_64.deb,然后双击,install即可. 在命令行中执行which vagrant,结果为/usr/bin/vagrant,说明安装成功 Step 3.安装VirtualBox h

1.安装grpc gRPC 的安装: $ pip install grpcio 安装 ProtoBuf 相关的 python 依赖库: $ pip install protobuf 安装 python grpc 的 protobuf 编译工具: $ pip install grpcio-tools 2.在serving目录运行脚本,生成*_pb2.py文件 # run at root of tensorflow_serving repo TARGET_DIR="$1" python -

RPC RPC(Remote Procedure Call)服务,也即远程过程调用,在互联网企业技术架构中占据了举足轻重的地位,尤其在当下微服务化逐步成为大中型分布式系统架构的主流背景下,RPC 更扮演了重要角色. Google 开源了 gRPC,Facebook 开源了 Thrift,Twitter 开源了 Finagle,百度开源了 bRPC,腾讯开源了 Tars,阿里开源了 Dubbo 和 HSF,新浪开源了 Motan 等,一线互联网大厂们纷纷亮出自己研制的 RPC 框架武器,在解决分布

本文实现了一个重试的装饰器,并且使用了指数退避算法.指数退避算法实现还是很简单的.先上代码再详细解释. 1.指数退避算法 欠奉.http://hugnew.com/?p=814 2.重试装饰器retry实现 # -*- coding:utf-8 -*- import time from random import randint from struct import Result, ProcedureException def retry(max_retries=3, max_wait_inte

简单实现了一个在函数执行出现异常时自动重试的装饰器,支持控制最多重试次数,每次重试间隔,每次重试间隔时间递增. 最新的代码可以访问从github上获取 https://github.com/blackmatrix7/matrix-tookit/blob/master/tookit/retry.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/8/18 上午9:50 # @Author : Matrix # @Githu