Вопрос или проблема
Я работаю над проектом с использованием Docker, в котором мне нужно динамически компилировать gRPC protofile, а затем установить соединение и сделать запрос к серверу, используя метод, определенный в данном protofile. Я получаю информацию от сервиса Selector, который возвращает, какой инструмент/gRPC сервис должен быть использован (это основано на UDDI). Полученная информация содержит следующее:
message GetServiceResponse {
string service_name = 1;
string service_ip = 2;
string service_port = 3;
string proto_file = 4; # protofile в base64
}
Я смог скомпилировать и сгенерировать файлы gRPC корректно, но не совсем понимаю, как мне продолжить с этого момента.
Я попытался создать модуль таким образом. Файлы gRPC генерируются по адресу /app/generated/{service_name}, а затем я пытаюсь сгенерировать модуль.
def _create_grpc_stub(self, service_name: str, service_ip: str, service_port: str):
module = __import__(f'generated.{service_name}')
service_class = getattr(module, service_name)
channel = grpc.insecure_channel(f'{service_ip}:{service_port}')
config.logger.debug(f"Stub создан для '{service_name}'")
return service_class(channel)
def select_tool(self, query: str):
#...
config.logger.debug("Создание STUB сервиса...")
stub = self._create_grpc_stub(
service_name=result.service_name,
service_ip=result.service_ip,
service_port=result.service_port
)
Я получаю следующую ошибку:
2024-11-05 13:15:28 2024-11-05 12:15:28,980 [ERROR] Ошибка при обработке выбора инструмента: 'module' object is not callable
2024-11-05 13:15:28 2024-11-05 12:15:28,980 [ERROR] Исключение при сериализации сообщения!
2024-11-05 13:15:28 Traceback (most recent call last):
2024-11-05 13:15:28 File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/grpc/_common.py", line 89, in _transform
2024-11-05 13:15:28 return transformer(message)
2024-11-05 13:15:28 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
2024-11-05 13:15:28 TypeError: дескриптор 'SerializeToString' для объектов 'google._upb._message.Message' не применим к объекту 'NoneType'
Кроме того, я не совсем понимаю, правильный ли это подход. Ищя способы реализации этого, я наткнулся на gRPC Reflection и смотрел этот пример, и мне интересно, может ли это быть полезно для меня каким-либо образом. Выглядит достаточно легко, но я не могу найти способ внедрить это в свой проект, так как мне нужно динамически добавлять сервисы.
Ответ или решение
Для реализации динамических подключений к gRPC-сервисам на Python в вашем проекте, вы можете следовать нескольким ключевым шагам. Я опишу процесс по порядку, учитывая вашу задачу динамической компиляции proto-файлов и управление подключениями к серверу.
Шаг 1: Декодирование и компиляция proto-файла
Предполагаю, вы уже успешно декодируете ваш proto-файл из base64 и компилируете его с помощью protoc. Убедитесь, что созданный Python файл genrerated (например, service_pb2.py и service_pb2_grpc.py) находится по правильному пути.
Вот пример кода для декодирования и компиляции:
import base64
import grpc
import os
from google.protobuf import descriptor_pb2
from google.protobuf.compiler import plugin_pb2 as plugin
def decode_and_compile(proto_base64: str, service_name: str):
# Декодирование proto-файла
proto_content = base64.b64decode(proto_base64).decode('utf-8')
proto_file_path = f'/app/generated/{service_name}.proto'
# Сохранение(proto-файла)
with open(proto_file_path, 'w') as proto_file:
proto_file.write(proto_content)
# Компиляция
os.system(f'python -m grpc_tools.protoc -I/app/generated --python_out=/app/generated --grpc_python_out=/app/generated {proto_file_path}')Шаг 2: Импортирование и создание gRPC Stub
Далее, вам следует корректно импортировать сгенерированные файлы и создать Stub. Убедитесь, что вы правильно импортируете класс сервиса и создаете канал связи. Вот ваш метод _create_grpc_stub, исправленный для избежания ошибок:
def _create_grpc_stub(self, service_name: str, service_ip: str, service_port: str):
module = __import__(f'generated.{service_name}_pb2_grpc')
service_class = getattr(module, f"{service_name}Stub")
channel = grpc.insecure_channel(f"{service_ip}:{service_port}")
config.logger.debug(f"Stub created for '{service_name}'")
return service_class(channel)Шаг 3: Обработка вызовов методов
Для вызова методов на вашем Stub, вам следует динамически создать запрос и отправить его на сервер. Вам нужно знать структуру сообщений, чтобы корректно ее использовать:
def call_service_method(stub, method_name, request):
method = getattr(stub, method_name)
response = method(request)
return responseШаг 4: Обработка ошибок и логирование
Чтобы обрабатывать возможные ошибки в процессе выполнения gRPC-запросов, используйте try-except блоки, и не забудьте добавить логирование.
try:
response = call_service_method(stub, "YourMethodName", your_request_object)
config.logger.debug(f"Response received: {response}")
except Exception as e:
config.logger.error(f"Error calling gRPC service: {str(e)}")Шаг 5: Использование gRPC Reflection
Изучение gRPC Reflection также может оказаться полезным. Это позволит вам динамически получать доступ к сервисам и методам, которые ваш gRPC сервер предоставляет. Хотя для вашего сценария это может требовать дополнительной настройки на серверной стороне, это обеспечит более гибкое взаимодействие с сервисами без необходимости заранее знать все доступные методы.
Подключив grpc_reflection, вы сможете вызвать сервер и получить доступные сервисы и их методы, что особенно полезно в случае динамической инфраструктуры.
Заключение
Используйте данную структуру для получения динамических подключений к gRPC-сервисам. Убедитесь в корректности обработки ошибок и наличии полного логирования, чтобы упростить отладку и мониторинг вашего приложения. Надеюсь, эти рекомендации помогут вам в вашем проекте.