开发OPEA微服务

开发微服务

在相识完 OPEA 的根本信息介绍之后，我们就可以动手开发自己的应用程序了，首先就需要开发一个微服务。
微服务的结构

OPEA 定义了一套微服务的规范，要开发微服务，我们就需要遵守这套规范。
注册微服务

首先，我们需要在代码中显式声明、注册一个微服务，这需要通过 @register_microservice 语句完成，其需要指定的参数有：

• name：指定微服务的名称
  
• service_type：指定微服务的服务范例
  
• host：指定微服务使用的主机地点
  
• port：指定微服务使用的主机端口
  
• endpoint：指定微服务对外暴露的端点，即对外提供服务的接口
  
• input_datatype：指定微服务接收用户输入的数据范例
  
• output_datatype：指定微服务响应返回给用户的数据范例
  

比如，我们要开发一个语音识别微服务，接收用户的语音输入，并识别出语音信息转换成文本进行输出，那么，我们的微服务就可以如许进行注册：

1. @register_microservice(
2.     name="opea_service@asr",
3.     service_type=ServiceType.ASR,
4.     host='0.0.0.0',
5.     port=9081,
6.     endpoint="/v1/audio/transcriptions",
7.     input_datatype=Base64ByteStrDoc,
8.     output_datatype=TextDoc,
9. )

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上述案例中，我们注册了一个名叫 opea_service@asr 的微服务，服务范例是 ServiceType.ASR 即语音识别服务，服务监听端口是 9081，服务对外暴露的接口是 /v1/audio/transcriptions，服务接收 Base64 编码的 Base64ByteStrDoc 语音数据字符串，在识别完语音信息后将以文本情势 TextDoc 返回给用户。
定义微服务的处置惩罚逻辑

我们注册完微服务后，接下来就是需要实现微服务的具体处置惩罚逻辑了。根据 OPEA 的规范，我们需要使用 @register_statistics 来声明微服务的处置惩罚逻辑方法，并在方法中实现具体的逻辑。
根据我们注册的微服务、以及期望实现的逻辑，我们可以定义具体实现为：

1. @register_statistics(names=["opea_service@asr"])
2. async def audio_to_text(audio: Base64ByteStrDoc):
3.     byte_str = audio.byte_str
4.     inputs = {"audio": byte_str}
6.     # 请求底层基础功能进行语音识别处理
7.     response = requests.post(url="http://remotehost:port/v1/asr", data=json.dumps(inputs), proxies={"http": None})
9.     # 返回响应结果
10.     return TextDoc(text=response.json()["asr_result"])

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在上述案例中，我们使用 @register_statistics(names=["opea_service@asr"]) 声明了方法 audio_to_text 是微服务 opea_service@asr 的具体实现方法。该方法的输入参数数据范例便是我们注册微服务时指定的数据范例 Base64ByteStrDoc，方法的返回值数据范例是注册微服务时指定的返回数据范例 TextDoc。通过输入参数 audio 我们可以取到 byte_str 变量，这个就是用户提供的哀求数据的语音数据。在具体的实现逻辑中，我们哀求了一个语音转文本的底层服务，获取到了服务返回的数据 asr_result 便是语音识别效果。
启动微服务

定义完微服务、具体实现逻辑之后，我们还需要将微服务启动起来，启动就比力简单了，根据名称指定要启动的微服务，一条语句即可：

1. opea_microservices["opea_service@asr"].start()

复制代码

完整的微服务程序

下面是完整的微服务程序：

1. import jsonimport osimport timeimport requestsfrom comps import (    Base64ByteStrDoc,    TextDoc,    ServiceType,    opea_microservices,    register_microservice,    register_statistics,    statistics_dict,)"""注册微服务"""@register_microservice(
2.     name="opea_service@asr",
3.     service_type=ServiceType.ASR,
4.     host='0.0.0.0',
5.     port=9081,
6.     endpoint="/v1/audio/transcriptions",
7.     input_datatype=Base64ByteStrDoc,
8.     output_datatype=TextDoc,
9. )
10. # 微服务的具体处置惩罚逻辑@register_statistics(names=["opea_service@asr"])
11. async def audio_to_text(audio: Base64ByteStrDoc):
12.     byte_str = audio.byte_str
13.     inputs = {"audio": byte_str}
15.     # 请求底层基础功能进行语音识别处理
16.     response = requests.post(url="http://remotehost:port/v1/asr", data=json.dumps(inputs), proxies={"http": None})
18.     # 返回响应结果
19.     return TextDoc(text=response.json()["asr_result"])
20. """启动微服务"""def start():    opea_microservices["opea_service@asr"].start()
21. if __name__ == "__main__":    start()

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微服务验证

在验证之前，我们需要启动该服务：

1. python app.py

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然后我们可以在Jupyter Notebook中进行验证：

1. import requests, json, base64
3. with open("statics/examples/audio_test.wav", 'rb') as audio_file:
4.     """
5.     读取文件内容到字节字符串
6.     """
7.     audio_bytes = audio_file.read()
9. url="http://localhost:9081/v1/audio/transcriptions"
11. headers = {'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8', 'accept': 'application/json'}
12. data=json.dumps({'byte_str': base64.b64encode(audio_bytes).decode('utf-8')})
14. response = requests.post(url=url, headers=headers, data=data)
16. response.json()["text"]

复制代码

至此，恭喜您完成了第一个微服务应用程序！

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