こんにちは開発コミュニティ！ pydanticrpcの導入：Protobufファイルを手動で書き込むことなく、GRPC＆Connect RPCサービスをビルドします

これは私の最初の開発投稿であり、PydanticモデルからのGRPCおよび接続RPCサービスの作成を自動化するPythonライブラリであるPydanticrpc を導入します。 もうマニュアルはありません。プロットファイルの作成！

github -pydanticrpc

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概要

Python REST APIは、多くの場合、FastapiやFlaskなどのフレームワークを活用します。 ただし、最適化されたデータ転送またはスキーマファーストアプローチの場合、GRPCまたはConnect RPCは説得力のある選択肢です。 従来のRPCワークフローには、.roprotoファイル、コード生成（

またはprotocを使用）、および統合を定義することが含まれます。 buf

pydanticrpc

これを合理化します。 PydanticモデルでRPCデータ構造を定義します。 pydanticrpcは、protobuf定義を動的に生成し、サーバーを起動します

pydanticrpc？

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とは何ですか 主要な機能：

自動化されたProtobuf生成：

PythonクラスとPydanticモデルから.protoファイルを直接作成します。
• ダイナミックコード生成：
を使用してサーバー/クライアントスタブを生成し、Pythonクラスをシームレスに統合します。
• 幅広いサポート： GRPC、GRPC-WEB（Sonora経由）、Connect RPC（Connecpyを介して）、および非同期（非同期）操作と互換性があります。 grpcio-tools
基本的に：「Pydanticモデルを使用してPythonクラスを定義し、すぐにRPCサービスを取得します。プロトファイルは必要ありません！」
• インストール

Pypi経由でインストール：

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使用法：GRPCサービスの作成

<code class="language-bash">pip install pydantic-rpc</code>

を使用してGRPCサーバーを作成します。

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同期の例

エイリアスpydantic_rpc.Server。

その方法を公開します。 非同期例

<code class="language-python"># server.py
from pydantic_rpc import Server, Message

class HelloRequest(Message):
    name: str

class HelloReply(Message):
    message: str

class Greeter:
    def say_hello(self, request: HelloRequest) -> HelloReply:
        return HelloReply(message=f"Hello, {request.name}!")

if __name__ == "__main__":
    server = Server()
    server.run(Greeter())</code>

Asyncサーバーの場合、

：Messageを使用します pydantic.BaseModel GreeterServer().run(Greeter())はコルーチンで、イベントループ内で実行されます。

使用法：レスポンスストリーミングAsyncIOServer

<code class="language-python">import asyncio
from pydantic_rpc import AsyncIOServer, Message

class HelloRequest(Message):
    name: str

class HelloReply(Message):
    message: str

class Greeter:
    async def say_hello(self, request: HelloRequest) -> HelloReply:
        return HelloReply(message=f"Hello, {request.name}!")

if __name__ == "__main__":
    server = AsyncIOServer()
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(server.run(Greeter()))</code>

pydanticrpcは、サーバーのストリーミング応答をサポートしています（現在はAsync grpcのみ）。 以下の例では、オリンピックのトリビアの

を使用して、標準的な方法とストリーミング方法の両方を紹介します。 server.run(Greeter())

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は統一されたRPCです。

はサーバーストリーミングであり、結果を段階的に生成します。 pydanticrpcは、両方を定義する.protoファイルを生成し、非同期GRPCサーバーを起動します。

使用法：Connect RPC Serviceの作成

pydantic_aiASGIアプリでRPCを接続するためにconnecpyと統合：

<code class="language-bash">pip install pydantic-rpc</code>

pydanticは検証を処理します。 これを既存のASGIフレームワーク（Fastapi、Starlette）に統合します。

app

使用法：grpc-webサービスの作成

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WSGIまたはASGIアプリケーションでGRPC-WEBをサーブ：

共存GRPC-WEBとRESTエンドポイント

<code class="language-python"># server.py
from pydantic_rpc import Server, Message

class HelloRequest(Message):
    name: str

class HelloReply(Message):
    message: str

class Greeter:
    def say_hello(self, request: HelloRequest) -> HelloReply:
        return HelloReply(message=f"Hello, {request.name}!")

if __name__ == "__main__":
    server = Server()
    server.run(Greeter())</code>

結論

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pydanticrpcは、サーバーストリーミングを含むPydanticモデルからGRPC、GRPC-WEB、およびRPC開発を簡素化します。 詳細については、pydanticrpc githubリポジトリをご覧ください。 フィードバック歓迎！

以上がこんにちは開発コミュニティ！ pydanticrpcの導入：Protobufファイルを手動で書き込むことなく、GRPC＆Connect RPCサービスをビルドしますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。