在单独的过程中运行bmi实现，并将其公开为带有grpc的bmi python
grpc4bmi的Python项目详细描述
[！[DOI]（https://zenodo.org/badge/130237165.svg）（https://zenodo.org/badge/latestdoi/130237165）
\purpose
此软件允许您在服务器进程中包装BMI实现（https://github.com/csdms/bmi），并通过包含的Python与之通信客户端。GRPC（https://grpc.io/）将通信序列化到协议缓冲区，并通过网络端口进行。
如果您的服务器模型是用python实现的，那么在服务器环境（例如docker container）中也要这样做。如果模型是在r中实现的，则在服务器环境中运行
``bash
pip install grpc4bmi[r]
```
。对于来自GITHUB的出血边缘版本，使用GIT+HTTPS://GITHUB.COM/EWELDROCK/GRPC4BMI。GITOSYBEG= GRPC4BMI < BR/> ` BR/>最后，如果该模型是在C或C++中实现的，克隆此Git RePO并运行
"BASH
make；make安装
"
在CPP文件夹中。
BR/>用法
\python编写的模型
要获得灵感，请查看测试目录中的示例。要启动允许调用bmi实现的服务器进程，请键入
``bash
运行bmi server--name<；package>；<；module>；<；class>；--port<；port>；--path<；path>；
````
其中````<；package>；<；module>；```是包含您的实现的python包和模块，```<；class>；``是您的
bmi模型类名，````<；port>；``是主机系统上的任何可用端口，可选的```<；path>；``表示应该添加到系统路径中以使你的执行工作。上面的name选项是可选的，如果没有提供，脚本将查看环境变量``bmi`u package````````bmi`u module``和
``bmi`u class```。类似地，端口可以由环境变量‘BmiyPalt’`.Br/>定义，假设软件的实现构造函数没有参数。您可以复制文件并替换函数
'C++BR/> BMI * CuraTyMyMySuthAuthand（）
{
/*在此返回您的新BMI实例指针…*/
}
```
与模型bmi的实例化。该模型需要实现C的CSDMS BMI，但是您也可以实现我们更面向对象的C++接口[BMICPUpFest]（http://Github.com／eWryCys/GrPC4BMI/BLB/MST/CPP/BMIY-CPPP.Ext.h）.Br/> Br/>模型，在R
中编写，GRPC4BMI Python包也可以运行BMI模型。如果模型是[AbstractBMI]的子类，则用R编写（https://github.com/ewatercycle/bmi-r/blob/master/r/abstract bmi.r l9）
有关R和Docker的说明，请参阅https://github.com/ewatercycle/bmi-r。
bmi model文件>；]--名称[<；包>；：]<；类>；--端口<；端口>；
```
例如使用[海象]（https://github.com/ewatercycle/grpc4bmi-examples/tree/master/walrus）使用
``bash
运行bmi server--lang r--path~/git/ewatercycle/grpc4bmi examples/walrus/walrus bmi.r--name walrusbmi--port 50051
```
客户端只有一个python实现。默认的bmi客户端假定在给定端口上有一个正在运行的服务器进程。
``python
from grpc4bmi.bmi_grpc_client import bmiclient
mymodel=bmiclient（grpc.unsecure_channel（"localhost:<；port>；"）
print mymodel.get_component_name（）
mymodel.initialize（<；filepath>；）
…进一步的bmi调用…
```
包还包含拥有服务器进程的客户端实现，可以是python子进程，也可以是运行``run-bmi-s的docker映像服务器```脚本。例如，
``python
from grpc4bmi.bmi_client嫒u subcomm import bmiclientsubprocess
mymodel=bmiclientsubprocess（<；package>；<；module>；<；class>；）
`````
将在子进程中自动启动服务器，而
``python
from grpc4bmi.bmi嫒u client嫒u subcomm importbmiclientdocker
mymodel=bmiclientdocker（<；image>；，<；port>；）
````
将启动docker容器，假设grpc bmi服务器将启动并公开端口````<；port>；```.
开发：在开发人员更改原始文件时生成GRPC代码，在Python环境中安装GRPC工具Python包是必要的：
'BASH
PIP安装-R要求。如<；https://github.com/google/protobuf/blob/master/src/readme.md>；所述，在此之后，只需执行"proto_gen.sh"脚本就可以完成这项工作。
\purpose
此软件允许您在服务器进程中包装BMI实现（https://github.com/csdms/bmi），并通过包含的Python与之通信客户端。GRPC（https://grpc.io/）将通信序列化到协议缓冲区，并通过网络端口进行。
如果您的服务器模型是用python实现的，那么在服务器环境（例如docker container）中也要这样做。如果模型是在r中实现的，则在服务器环境中运行
``bash
pip install grpc4bmi[r]
```
。对于来自GITHUB的出血边缘版本，使用GIT+HTTPS://GITHUB.COM/EWELDROCK/GRPC4BMI。GITOSYBEG= GRPC4BMI < BR/> ` BR/>最后，如果该模型是在C或C++中实现的，克隆此Git RePO并运行
"BASH
make；make安装
"
在CPP文件夹中。
BR/>用法
\python编写的模型
要获得灵感，请查看测试目录中的示例。要启动允许调用bmi实现的服务器进程，请键入
``bash
运行bmi server--name<；package>；<；module>；<；class>；--port<；port>；--path<；path>；
````
其中````<；package>；<；module>；```是包含您的实现的python包和模块，```<；class>；``是您的
bmi模型类名，````<；port>；``是主机系统上的任何可用端口，可选的```<；path>；``表示应该添加到系统路径中以使你的执行工作。上面的name选项是可选的，如果没有提供，脚本将查看环境变量``bmi`u package````````bmi`u module``和
``bmi`u class```。类似地，端口可以由环境变量‘BmiyPalt’`.Br/>定义，假设软件的实现构造函数没有参数。您可以复制文件并替换函数
'C++BR/> BMI * CuraTyMyMySuthAuthand（）
{
/*在此返回您的新BMI实例指针…*/
}
```
与模型bmi的实例化。该模型需要实现C的CSDMS BMI，但是您也可以实现我们更面向对象的C++接口[BMICPUpFest]（http://Github.com／eWryCys/GrPC4BMI/BLB/MST/CPP/BMIY-CPPP.Ext.h）.Br/> Br/>模型，在R
中编写，GRPC4BMI Python包也可以运行BMI模型。如果模型是[AbstractBMI]的子类，则用R编写（https://github.com/ewatercycle/bmi-r/blob/master/r/abstract bmi.r l9）
有关R和Docker的说明，请参阅https://github.com/ewatercycle/bmi-r。
bmi model文件>；]--名称[<；包>；：]<；类>；--端口<；端口>；
```
例如使用[海象]（https://github.com/ewatercycle/grpc4bmi-examples/tree/master/walrus）使用
``bash
运行bmi server--lang r--path~/git/ewatercycle/grpc4bmi examples/walrus/walrus bmi.r--name walrusbmi--port 50051
```
客户端只有一个python实现。默认的bmi客户端假定在给定端口上有一个正在运行的服务器进程。
``python
from grpc4bmi.bmi_grpc_client import bmiclient
mymodel=bmiclient（grpc.unsecure_channel（"localhost:<；port>；"）
print mymodel.get_component_name（）
mymodel.initialize（<；filepath>；）
…进一步的bmi调用…
```
包还包含拥有服务器进程的客户端实现，可以是python子进程，也可以是运行``run-bmi-s的docker映像服务器```脚本。例如，
``python
from grpc4bmi.bmi_client嫒u subcomm import bmiclientsubprocess
mymodel=bmiclientsubprocess（<；package>；<；module>；<；class>；）
`````
将在子进程中自动启动服务器，而
``python
from grpc4bmi.bmi嫒u client嫒u subcomm importbmiclientdocker
mymodel=bmiclientdocker（<；image>；，<；port>；）
````
将启动docker容器，假设grpc bmi服务器将启动并公开端口````<；port>；```.
开发：在开发人员更改原始文件时生成GRPC代码，在Python环境中安装GRPC工具Python包是必要的：
'BASH
PIP安装-R要求。如<；https://github.com/google/protobuf/blob/master/src/readme.md>；所述，在此之后，只需执行"proto_gen.sh"脚本就可以完成这项工作。
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