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在现代分布式系统中，gRPC因其高性能和跨语言支持成为构建微服务的热门选择。然而，传统的 gRPC 开发需要手动编写 .proto 文件和生成代码，这对开发者来说是一项重复且容易出错的任务。FastGRPC 的出现，通过其简洁直观的设计理念，让我们能够用更少的代码和更高的效率构建 gRPC 服务。
1. 安装 FastGRPC
首先，确保你的环境支持 Python 3.9 及以上版本。然后通过以下命令安装 FastGRPC：
pip install python-fast-grpc 2. 几行代码实现一个 gRPC 服务
以下是使用 FastGRPC 创建一个简单服务的代码示例：
from pydantic import BaseModel from fast_grpc import FastGRPC # 初始化服务 app = FastGRPC(service_name="Greeter", proto="greeter.proto") # 定义请求和响应的数据模型 class HelloRequest(BaseModel): name: str class HelloReply(BaseModel): message: str # 定义一个 gRPC 方法 @app.unary_unary() async def say_hello(request: HelloRequest) -> HelloReply: return HelloReply(message=f"Greeter SayHello {request.name}") # 启动服务 if __name__ == '__main__': app.run() 代码特点：
- 使用 Pydantic 直接定义请求和响应的模型，避免了手动解析数据的复杂性。
- 自动生成
.proto文件，无需额外工具或命令，也支持根据 proto 自动生成 pydantic 版本的 client 。 - 通过装饰器注册 gRPC 方法，符合 Python 的直观风格。
通过以上几行代码，我们快速构建了一个基于 gRPC 的 Python 微服务。更多功能，请访问 FastGRPC。
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