我正在测试 protobuf 生成的文件以用于 python。我遇到的问题是 protobuf 将生成的 python 文件分隔在目录中，然后我在使用 python2 导入时遇到问题。

说，我有目录common和a，每个目录都有自动生成的（通过 protobuf）py 文件。如果您查看 中的一个文件a，它有一个导入内容：

因此，我正在创建另一个脚本来将文件导入a. 所以....如果我尝试将父级（common和a）提供给 PYTHONPATH，我似乎找不到将脚本导入到的方法a：

（blah.py 是里面的自动生成的 py 文件a）我明白了：

所以....如果我尝试将a目录添加到 PYTHONPATH （并将导入调整为只说import blah，那么我开始遇到从 common 导入的问题（在自动生成的 blah.py 文件中的导入语句a）：

这应该是什么解决方法？

有没有办法让 protoc__init__.py在它用来生成 .py 文件的目录中生成空文件，以便它们可以用作模块？

这是一个代表 protobuf 对象的配置文件：

我希望使用 python 将其读入对象，对某些值进行一些更改，然后将其写回配置文件。

一个复杂的因素是这是一个相当大的对象，它由许多 .proto 文件构成。

我能够通过将 protobuf 转换为字典、进行编辑然后转换回 protobuf 来完成任务，如下所示：

我希望能够直接对 protobuf 对象进行编辑，而无需转换为字典。然而，问题是不清楚如何“走 dom”以发现对我想更改其值的变量的正确引用。当涉及多个 .proto 文件时尤其如此。

我能够像这样进行编辑，但我希望有更好的方法：

现在我需要分别编译我的 protobuf 和所有插件（导入）。

使用协议缓冲区我序列化数据并通过将其作为参数添加到发送到 Flask 的 HTTP GET 请求来传输它。数据的反序列化有时会失败，具体取决于参数的内容（例如，如果 url 参数包含“%F0”）。

我尝试使用不同的字符集进行编码/解码，还尝试将适当的标头添加到请求设置 content-type 到 application/x-protobuf。

这是烧瓶处理传入 GET 请求的代码。

这是创建和发送 GET 请求的代码。

这是显示 Control 对象结构的 protobuffer 代码。

commands.SerializeToString()方法中第二个片段中的调用control(...)yield b'\n\x13\n\n\n\x08fancySid\x12\x05\n\x03ego\x12\t\t\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?'。address + "?" + urlencode(params)在方法中的第二个片段中的评估_do_get_request(...)产生的输出/ai/control?control=%0A%13%0A%0A%0A%08fancySid%12%05%0A%03ego%12%09%09%00%00%00%00%00%00%F0%3F似乎是相同的，但 urlencoded。

在方法yieldrequest.args["control"]的第一个片段中将此 GET 请求发送到烧瓶时，它不再是相同的序列化字符串。尝试反序列化此字符串失败并出现错误。control()'\n\x13\n\n\n\x08fancySid\x12\x05\n\x03ego\x12\t\t\x00\x00\x00\x00\x00\x00�?'google.protobuf.message.DecodeError: Error parsing message

我该怎么做才能让烧瓶正确读取参数？

I am dealing with the protobuf protocol and I encounter the need of decoding messages of unknown fields and types. I know protoc --decode_raw does a good job at that (alas not precise but good enough).

I was thinking about running protoc --decode-raw in a shell and let Python read its content, parsing it as a dictionary, but I figure it is the last resort of implementation.

Is there a Pythonic method of implementing the same functionality?

我正在尝试将一个 .proto ( ndarray.proto) 文件中定义的消息导入另一个 ( image.proto)。我的文件夹结构是：

在里面image.proto我有：

我希望我现在可以将 NDArray 分配给 image_data，但是当我在 Python 脚本中尝试以下操作时：

我收到一个错误：

我是否错误地将ndarray.proto文件导入到image.proto?

我试图查看是否可以在单个 GRPC 服务器上运行同一服务的不同实例，但看起来我无法这样做。所以我想知道我的测试是否做错了什么，或者根本不可能。

我的测试基于来自 grpc repo的示例/python/multiplex ：

服务：

服务器：

客户：

由于我要为每次迭代打开一个新频道，我希望得到一个混合了“你好，你！这是吉姆！”的输出。和“你好，你！这是约翰！”，但我得到的只是：

也就是说，我添加到服务器的 GreeterServicer 的第一个服务，它应该忽略第二个服务实例。

所以，我的问题是，是否有可能在单个服务器上进行这样的操作，如果有一个最佳实践来处理这样的场景，我想要两个几乎相同的服务，参数化不同（例如不同的 grpc 服务器？这意味着负载两个实例之间的平衡）。

在我的特定场景中，要传递的参数是要在服务实现中使用的一些凭据，然后我的目标是让这两个相同的服务同时运行，以便最终用户不知道有多个实例。

我收到此错误

Can't pickle <class 'google.protobuf.pyext._message.CMessage'>: it's not found as google.protobuf.pyext._message.CMessage

当我尝试在 PySpark 中创建 UDF 时。显然，它使用 CloudPickle 来序列化命令但是，我知道 protobuf 消息包含C++实现，这意味着它不能被腌制。

我已经尝试找到一种方法来覆盖CloudPickleSerializer，但是，我无法找到方法。

这是我的示例代码：

提前致谢。

protobuf 是否支持 python 的相对导入？

我未能成功创建支持此功能的 protobuf 构建脚本。从我的 .proto 文件生成 python 类时，如果我从创建生成的 .py 文件的同一文件夹中启动 python，我只能导入 python 模块。

我已经构建了以下 MVP。理想情况下，我想要一个结构，其中生成的 python 代码放置在一个单独的文件夹（例如./generated）中，然后我可以将其移动到其他项目中。我已经发布了我已经开始工作的方法，但我希望更有经验的人能够为我指出更好的解决方案。

基本信息：

• Python 3.6.8
• protobuf 3.11.3

文件夹结构：

尝试 1：相对导入

main_class.proto：

sub_class.proto：

协议命令：

从根文件夹：

protoc -I=schemas --python_out=generated main_class.proto sub/sub_class.proto

这会将 python 文件放在./generated文件夹中。

什么有效，什么无效

使用上面的方法，我可以在文件夹中启动 python./generated并使用导入

import main_class_pb2 as MC_proto.

.但是，当我从根文件夹（或任何其他文件夹）启动 python 时，使用导入

import generated.main_class_pb2 as MC_proto

产生错误ModuleNotFoundError: No module named 'sub'。基于this post，我手动修改生成的main_class_pb2.py-file如下

.通过在导入语句的开头添加in，我现在可以使用import generated.main_class_pb2 as MC_proto. 但是，每次都必须手动编辑生成的文件是非常不切实际的，所以我不喜欢这种方法。

尝试 2：绝对进口

我的第二种方法是尝试绝对进口。如果我知道我的项目根文件夹在哪里，我可以将 .proto 文件移动到我希望 python 类所在的位置并在那里生成它们。对于此示例，我使用了与之前相同的文件夹结构，但没有./generated-folder。我还必须更改 protoc 命令的根文件夹，这需要我修改main_class.proto文件中的 import 语句，如下所示：

main_class.proto：

协议命令

protoc -I=. --python_out=. schemas/main_class.proto schemas/sub/sub_class.proto

什么有效，什么无效

假设我的根文件夹也是我项目的根文件夹，这种方法现在让我可以在根文件夹中启动 python 并使用导入模块

import schemas.main_class_pb2

但是，这意味着我的 .proto 文件必须与该项目中的 python 文件位于相同的文件夹中，这看起来很混乱。这也意味着您必须从与项目相同的根文件夹中生成 python 文件，这并不总是可能的。.proto 文件可能用于为两个完全不同的应用程序创建一个通用接口，并且必须维护两个稍微不同的 protobuf 项目似乎违背了使用 protobuf 的目的。

示例 python 代码

我提供了一些示例 python 代码，可用于测试导入是否有效以及类是否按预期工作。此示例来自尝试 1，并假设从./generated文件夹启动 python