[Dart, Flutter] gRPC + Dart, Сервис + Клиент, напишем? Часть 3

Автор Сообщение
news_bot ®

Стаж: 6 лет 3 месяца
Сообщений: 27286

Создавать темы news_bot ® написал(а)
27-Июн-2021 16:32
Привет, я Андрей, работаю Flutter разработчиком в компании Финам.Продолжим развивать сервис Umka. ЭкзаменНа примере реализации кода для проведения "экзамена" мы познакомимся с возможностью технологии gRPC передавать данные в виде потока от клиентского приложения на сервис.Сценарий экзамена пусть будет таким:
  • Ученик запрашивает у сервиса "Экзамен", представляющий из себя список вопросов.
  • Ученик поочерёдно, на каждый вопрос, вводит в консоль ответ, который тут же отображается на серверной стороне сервиса.
  • Если ответ верен, то сервис к экзаменационной оценке добавляет 1.
  • После оценки последнего вопроса, сервис отправляет ученику результат.
Добавляем описаниеДополним описание сервиса одним типом Exam и двумя вызовами getExam, takeExam:
syntax="proto3";
message Student {
  int32 id = 1;
  string name = 2;
}
message Question {
  int32 id = 1;
  string text = 2;
}
message Answer {
  int32 id = 1;
  Student student = 2;
  Question question = 3;
  string text = 4;
}
message Evaluation {
  int32 id = 1;
  int32 answerId = 2;
  int32 mark = 3;
}
message AnsweredQuestion {
  Question question = 1;
  string answer = 2;
}
message Exam {
  int32 id = 1;
  repeated Question questions = 2;
}
service Umka {
  rpc getQuestion(Student) returns(Question) {}
  rpc sendAnswer(Answer) returns(Evaluation) {}
  rpc getTutorial(Student) returns (stream AnsweredQuestion) {}
  rpc getExam(Student) returns (Exam) {}
  rpc takeExam(stream Answer) returns(Evaluation) {}
}
Ключевое слово repeated говорит о том, что поле questions содержит список. Для языка Dart это будет List<Question>.В описании удаленного вызова rpc takeExam(stream Answer) returns(Evaluation) {} аннотация stream перед передаваемым типом Answer сообщает компилятору protoc, что код нужно сгенерировать таким образом, чтобы сервис от клиентского приложения получал ответы в виде потока данных.Выполним "регенерацию" базового Dart кода:protoc -I protos/ protos/umka.proto --dart_out=grpc:lib/generatedДополняем серверный код сервисаВ класс UmkaService добавим реализацию метода getExam для получения вопросов экзамена от сервиса:
@override
  Future<Exam> getExam(ServiceCall call, Student request) async {
    final exam = Exam()..id = 1;
    exam.questions.addAll(questionsDb);
    return exam;
  }
Клиентскому приложению отправляются все вопросы из нашей "базы".Реализация метода takeExam потребует чуть больше кода:
@override
  Future<Evaluation> takeExam(ServiceCall call, Stream<Answer> asnswers) async {
    var score = 0;
    await for (var answer in asnswers) {
      final isCorrect = getCorrectAnswerById(answer.question.id) == answer.text;
      print('Received an answer from ${answer.student.name}\n'
          'for a question: ${answer.question.text}'
          'answer: ${answer.text} is correct: $isCorrect');
      if (isCorrect) {
        score++;
      }
    }
    print('The student: ${call.clientMetadata?['student_name']}'
        ' finished exam with the score: $score');
    return Evaluation()
      ..id = 1
      ..mark = score;
  }
}
  • В await for получаем по одному ответы из потока, созданного клиентским приложением.
  • В переменную var score = 0; добавляем балл за каждый правильный ответ.
  • После отправки последнего ответа, "клиент" закроет стрим, а мы (сервис) вернём ему оценку.
  • В консоль выводим полезную информацию по ходу "экзамена".
Кусочек кода call.clientMetadata?['student_name'] показывает пример, как можно получить дополнительную информацию из метаданных отправленных клиентским приложением. По своей сути, "под капотом", это один из заголовков HTTP/2 запроса.Дополняем код клиентаВ UmkaTerminalClient добавим метод takeExam:
Future<Evaluation> takeExam(Student student) async {
    final exam = await stub.getExam(student);
    final questions = exam.questions;
    final answersStream = StreamController<Answer>();
    final evaluationFuture = stub.takeExam(answersStream.stream,
        options: CallOptions(metadata: {'student_name': '${student.name}'}));
    for (var question in questions) {
      final answer = Answer()
        ..question = question
        ..student = student;
      print('Enter the answer for the question: ${question.text}');
      answer.text = stdin.readLineSync()!;
      answersStream.add(answer);
      await Future.delayed(Duration(milliseconds: 1));
    }
    unawaited(answersStream.close());
    return evaluationFuture;
  }
  • Получаем вопросы.
  • Создаем поток для передачи ответов.
  • Устанавливаем соединение, передав на сервис созданный "стрим" и метаданные: 'student_name'.
  • На каждый полученный вопрос, по очереди, ученик вводит ответ в терминал.
  • После формирования ответ добавляется в поток: answersStream.add(answer);.
  • Отправив последний ответ, немедленно закрываем поток данных: unawaited(answersStream.close());
  • Возвращаем Future с оценкой.
Функция unawated нужна чтобы сказать компилятору, что мы уверены в своих действиях и он не показывал "предупреждение".Она пока доступна только из библиотеки pedantic, поэтому добавим ее в зависимости:
Выполним команду dart pub get.Метод обращения к сервису напишем так:
Future<void> callService(Student student) async {
    final evaluation = await takeExam(student);
    print('${student.name}, your exam score is: ${evaluation.mark}');
    await channel.shutdown();
  }
  • Дожидаемся окончания "экзамена", чтобы получить оценку.
  • Выводим результат в консоль.
  • Закрываем соединение с сервисом.

Запуск экзаменаВ разных терминальных окнах стартуем сервис и клиентское приложение
  • Сервис: dart lib/service.dart
  • Клиентское приложение: dart lib/client.dart
Демонстрация прохождения "экзамена":
"Студент" Ваня опечатался при ответе на третий вопрос и получил "четвёрку".Техническое интервьюМы подошли к самому интересному. Парой-тройкой десятков строчек кода мы реализуем чат, для проведения технического интервью.Для этого используем возможность gRPC осуществлять двунаправленную потоковую передачу данных от сервиса к клиентскому приложению и обратно в рамках одного HTTP/2 соединения.В описание сервиса добавим тип:
message InterviewMessage {
  string name = 1;
  string body = 2;
}
И удалённый вызов:
rpc techInterview(stream InterviewMessage) returns(stream InterviewMessage) {}
Вновь выполним "регенерацию" запустив в папке проекта команду:protoc -I protos/ protos/umka.proto --dart_out=grpc:lib/generatedКод сервисаНа верхний уровень файла lib/service.dart добавим константу с типчными вопросами "собеседования":
const interviewQuestions = [
  'What was wrong in your previous job place?',
  'Why do you want to work for Us?',
  'Who do you see yourself in 5 years?',
  'We will inform you about the decision. Bye!',
];
В класс UmkaService добавим вспомогательную функцию:
InterviewMessage _createMessage(String text, {String name = 'Interviewer'}) =>
      InterviewMessage()
        ..name = name
        ..body = text;
А также напишем реализацию метода techInterview:
@override
  Stream<InterviewMessage> techInterview(
      ServiceCall call, Stream<InterviewMessage> interviewStream) async* {
    var count = 0;
    await for (var message in interviewStream) {
      print('Candidate ${message.name} message: ${message.body}');
      if (count >= interviewQuestions.length) {
        return;
      } else {
        yield _createMessage(interviewQuestions[count++]);
      }
    }
  }
  • После получения первого сообщения от кандидата, что он готов к интервью, отправляем ему вопросы по одному.
  • На каждый отправленный вопрос дожидаемся ответа.
  • Получив ответ на последний вопрос, "выходим" — стрим interviewStream на стороне клиента будет закрыт.

Код клиентского приложения"На клиенте" код метода techInterview пусть будет такой:
Future<void> techInterview(String candidateName) async {
    final candidateStream = StreamController<InterviewMessage>();
    final interviewerStream = stub.techInterview(candidateStream.stream);
    candidateStream.add(InterviewMessage()
      ..name = candidateName
      ..body = 'I am ready!');
    await for (var message in interviewerStream) {
      print('\nMessage from the ${message.name}:\n${message.body}\n');
      print('Enter your answer:');
      final answer = stdin.readLineSync();
      candidateStream.add(InterviewMessage()..body = answer!);
    }
    unawaited(candidateStream.close());
  }
  • Создаём стрим final candidateStream = StreamController<InterviewMessage>();.
  • Передаём candidateStream удаленному вызову, получая обратно interviewerStream.
  • Отправляем информацию, что кандидат готов к интервью, чтобы завязать "диалог".
  • Следим за вопросами поступающими в interviewerStream.
  • Ответы вводим в терминал.
  • Читаем введённые ответы и отправляем их на сервис.
  • После завершения потока вопросов от сервиса, закрываем соединение.
К сервису на этот раз будем обращаться так:
Future<void> callService(Student student) async {
    await techInterview(student.name);
    await channel.shutdown();
  }

Вот гифка демонстрирующая процесс "интервью". В нижнем окне автоматический интервьюер, в верхнем кандидат отвечает на вопросы.
На этом и завершим третью часть где мы, реализовав для нашего сервиса две полезные функции прохождения экзамена и проведения технического интервью, использовали ещё две полезные возможности, предоставляемые технологией gRPC:
  • Передача данных в виде потока от клиентского приложения к сервису.
  • Двунаправленная потоковая передача данных между "клиентом" и "сервером" в рамках одного HTTP/2 соединения.
Таким образом, к этому моменту мы успели познакомиться с основными возможностями gRPC.После перерыва, примерно через месяц-другой, я планирую продолжить данную серию. В планах рассмотреть пример создания простенького мобильного Flutter приложения для работы с сервисом Umka, "деплой" сервиса на реальный сервер, ... .До встречи в следующей части!
===========
Источник:
habr.com
===========

Похожие новости: Теги для поиска: #_dart, #_flutter, #_dart, #_flutter, #_grpc, #_bidirectional, #_stream, #_dart (дарт), #_flatter (флаттер), #_potokovaja_peredacha_dannyh (потоковая передача данных), #_dart, #_flutter
Профиль  ЛС 
Показать сообщения:     

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы

Текущее время: 15-Май 18:59
Часовой пояс: UTC + 5