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Python使用gRPC實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析能力的共享

更新時間：2024年02月19日 08:19:11 作者：databook

gRPC是一個高性能、開源、通用的遠程過程調用（RPC）框架,由Google推出,本文主要介紹了Python如何使用gRPC實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析能力的共享,感興趣的可以了解下

1. 為什么用 gRPC

我平時用的最多的語言其實是golang，但是，做數(shù)據(jù)分析相關的項目，不太可能繞開python那些優(yōu)秀的庫。

于是，就想把數(shù)據(jù)分析的核心部分用python來實現(xiàn)，并用gRPC接口的方式提供出來。

其他的業(yè)務部分，仍然用原先的語言來實現(xiàn)。

gRPC相比于http REST，性能和安全上更加有保障，而且對主流的開發(fā)語言都支持的很好，不用擔心與其他語言開發(fā)的業(yè)務系統(tǒng)對接的問題。

最后，gRPC雖然接口的定義和實現(xiàn)比http REST更復雜，但是，它提供了方便的命令行工具，可以根據(jù)protocol buf的定義自動生成對應語言的類型定義，以及stub相關的代碼等等。

實際開發(fā)時，一般只要關注接口的定義和業(yè)務功能的實現(xiàn)即可，gRPC框架需要的代碼可以通過命令行工具生成。

2. 安裝

對于Python語言，安裝gRPC框架本身和對應的命令行工具即可：

$ pip install grpcio  # gRPC框架
$ pip install grpcio-tools # gRPC命令行工具

3. 開發(fā)步驟

開發(fā)一個gPRC接口一般分為4個步驟：

使用[protocal buf](https://protobuf.dev/overview)定義服務接口
通過命令行生成client和server的模板代碼
實現(xiàn)server端代碼（具體業(yè)務功能）
實現(xiàn)client端代碼（具體業(yè)務功能）

下面通過一個示例演示gRPC接口的開發(fā)步驟。

這個示例來自最近做量化分析時的一個指標（MACD）的實現(xiàn)，為了簡化示例，下面實現(xiàn)MACD指標的業(yè)務功能部分是虛擬的，不是實際的計算方法。

3.1. 定義服務接口

接口主要定義方法，參數(shù)，返回值。

syntax = "proto3";

package idc;

// 定義服務，也就是對外提供的功能
service Indicator {
    rpc GetMACD(MACDRequest) returns (MACDReply) {}
}

// 請求的參數(shù)
message MACDRequest {
    string start_date = 1; // 交易開始時間
    string end_date = 2;   // 交易結束時間
}

// 返回值中每個對象的詳細內容
message MACDData {
    string date = 1;  // 交易時間
    float open = 2;   // 開盤價
    float close = 3;  // 收盤價
    float high = 4;   // 最高價
    float low = 5;    // 最低價
    float macd = 6;   // macd指標值
}

// 返回的內容，是一個數(shù)組
message MACDReply {
    repeated MACDData macd = 1;
}

3.2. 生成模板代碼

在grpc_sample目錄下，執(zhí)行命令：

python -m grpc_tools.protoc -I./protos --python_out=. --pyi_out=. --grpc_python_out=. ./protos/indicator.proto

生成后文件結構如下：

生成了3個文件：

indicator_pb2.py：proto文件定義的消息類
indicator_pb2_grpc.py：服務端和客戶端的模板代碼
indicator_pb2.pyi：不是必須的，為了能讓mypy等工具校驗代碼類型是否正確

3.3. server端代碼

通過繼承indicator_pb2_grpc.py文件中的服務類，實現(xiàn)服務端功能。

# -*- coding: utf-8 -*-

from concurrent import futures

import grpc
import indicator_pb2
import indicator_pb2_grpc


class Indicator(indicator_pb2_grpc.IndicatorServicer):
    def GetMACD(self, request, context):
        macd = []
        for i in range(1, 5):
            data = indicator_pb2.MACDData(
                date=request.start_date,
                open=i * 1.1,
                close=i * 2.1,
                high=i * 3.1,
                low=i * 0.1,
                macd=i * 2.5,
            )
            macd.append(data)

        return indicator_pb2.MACDReply(macd=macd)


def serve():
    port = "50051"
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    indicator_pb2_grpc.add_IndicatorServicer_to_server(Indicator(), server)
    server.add_insecure_port("[::]:" + port)
    server.start()
    print("Server started, listening on " + port)
    server.wait_for_termination()


if __name__ == "__main__":
    serve()

服務端需要實現(xiàn)proto文件中定義接口的具體業(yè)務功能。

3.4. client端代碼

使用indicator_pb2_grpc.py文件中的Stub來調用服務端的代碼。

# -*- coding: utf-8 -*-


import grpc
import indicator_pb2
import indicator_pb2_grpc


def run():
    with grpc.insecure_channel("localhost:50051") as channel:
        stub = indicator_pb2_grpc.IndicatorStub(channel)
        response = stub.GetMACD(
            indicator_pb2.MACDRequest(
                start_date="2023-01-01",
                end_date="2023-12-31",
            )
        )

        print("indicator client received: ")
        print(response)


if __name__ == "__main__":
    run()

3.5. 運行效果

加入客戶端和服務端代碼后，最后的文件結構如下：

測試時，先啟動服務：

$  python.exe .\idc_server.py
Server started, listening on 50051

然后啟動客戶端看效果：

$ python.exe .\idc_client.py
indicator client received:
macd {
date: "2023-01-01"
open: 1.1
close: 2.1
high: 3.1
low: 0.1
macd: 2.5
}
macd {
date: "2023-01-01"
open: 2.2
close: 4.2
high: 6.2
low: 0.2
macd: 5
}
macd {
date: "2023-01-01"
open: 3.3
close: 6.3
high: 9.3
low: 0.3
macd: 7.5
}
macd {
date: "2023-01-01"
open: 4.4
close: 8.4
high: 12.4
low: 0.4
macd: 10
}

4. 傳輸文件/圖片

除了上面的返回列表數(shù)據(jù)的接口比較常用以外，我用的比較多的還有一種接口就是返回圖片。

將使用python的matplotlib等庫生成的分析結果圖片提供給其他系統(tǒng)使用。

開發(fā)的步驟和上面是一樣的。

4.1. 定義服務接口

定義文件相關的服務接口，文件的部分需要加上stream關鍵字，也就是流式數(shù)據(jù)。

syntax = "proto3";

package idc;

// 定義服務，也就是對外提供的功能
service IndicatorGraph {
    rpc GetMACDGraph(MACDGraphRequest) returns (stream MACDGraphReply) {}
}

// 請求的參數(shù)
message MACDGraphRequest {
    string start_date = 1; // 交易開始時間
    string end_date = 2;   // 交易結束時間
}

// 返回的內容，是一個圖片
message MACDGraphReply {
    bytes macd_chunk = 1;
}

注意，定義服務接口GetMACDGraph時，返回值MACDGraphReply前面加上stream關鍵字。

返回的文件內容是 bytes 二進制類型。

4.2. 生成模板代碼

執(zhí)行命令：

python -m grpc_tools.protoc -I./protos --python_out=. --pyi_out=. --grpc_python_out=. ./protos/indicator_graph.proto

生成3個文件：

indicator_graph_pb2.py
indicator_graph_pb2.pyi
indicator_graph_pb2_grpc.py

4.3. server端代碼

首先，生成一個MACD指標的圖片（macd.png）。

然后，服務端的代碼主要就是按塊讀取這個文件并返回。

import grpc
import indicator_graph_pb2
import indicator_graph_pb2_grpc


class IndicatorGraph(indicator_graph_pb2_grpc.IndicatorGraphServicer):
    def GetMACDGraph(self, request, context):
        chunk_size = 1024

        with open("./macd.png", mode="rb") as f:
            while True:
                chunk = f.read(chunk_size)
                if not chunk:
                    return

                response = indicator_graph_pb2.MACDGraphReply(macd_chunk=chunk)
                yield response

4.4. client端代碼

客戶端的代碼也要相應修改，不再是一次性接受請求的結果，而是循環(huán)接受，直至結束。

import grpc
import indicator_graph_pb2
import indicator_graph_pb2_grpc


def run():
    with grpc.insecure_channel("localhost:50051") as channel:
        stub = indicator_graph_pb2_grpc.IndicatorGraphStub(channel)

        print("indicator client received: ")
        with open("./received_macd.png", mode="wb") as f:
            for response in stub.GetMACDGraph(
                indicator_graph_pb2.MACDGraphRequest(
                    start_date="2023-01-01",
                    end_date="2023-12-31",
                )
            ):
                f.write(response.macd_chunk)

客戶端接收完成后，圖片保存在 received_macd.png 中。

實際執(zhí)行后，圖片可以正常保存并顯示。