protoreflect库介绍

本文主要是介绍protoreflect库介绍，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

简介

它的作用正如它的名字，是一个用来反射proto文件的库。

仓库原地址：https://github.com/jhump/protoreflect

来自官方的介绍

This repo provides reflection APIs for protocol buffers (also known as “protobufs” for short) and gRPC. The core of reflection in protobufs is the descriptor. A descriptor is itself a protobuf message that describes a .proto source file or any element therein. So a collection of descriptors can describe an entire schema of protobuf types, including RPC services.

此存储库为 protobuf 和gRPC提供了反射API。 protobuf 中反射的核心是descriptor。 descriptor本身就是protobuf message，它描述 proto源文件或其中的元素。 因此，descriptor的集合可以描述protobuf类型的整个架构，包括RPC服务。

使用方式

首先创建一个 protoparse.Parser，利用这个 Parser 去 parse 你的 proto 文件，得到 desc.FileDescriptor。之后根据 FileDescriptor 中的方法来提取出里面的 message 就好了。

包内的重要类型

Parser

parser 就是用来分析文件的

// Parser parses proto source into descriptors.
type Parser struct {
    // ...
}
// parse 文件并得到该文件的 FileDescriptor
func (p Parser) ParseFiles(filenames ...string) ([]*desc.FileDescriptor, error){
    // ...
}

FileDescriptor

它是对一个 proto 文件的描述。

它提供了很多 method，用于获取 proto 文件里的情况，函数的作用看名字就可以知道了。

目前我常用的就这四个 method。

GetMessageTypes() []*MessageDescriptor			// 获取文件内所有的 message 类型
GetEnumTypes() []*EnumDescriptor				// 获取文件内所有的 enum 类型
FindMessage(msgName string) *MessageDescriptor	// 根据名字来获取 message 类型
FindEnum(enumName string) *EnumDescriptor		// 根据名字来获取 enum 类型

MessageDescriptor

它是对一个 proto message 的描述，也提供了很多 method。

只列出我常用的：

GetName() string								// message 的名字
GetFullyQualifiedName() string					// message 的全限定名
AsDescriptorProto() *descriptor.DescriptorProto	// AsDescriptorProto returns the underlying descriptor proto	
GetFields() []*FieldDescriptor					// 获取 message 内的所有字段
GetNestedMessageTypes() []*MessageDescriptor	// 获取在 message 内内嵌的 message
GetNestedEnumTypes() []*EnumDescriptor
FindFieldByName(fieldName string) *FieldDescriptor
FindFieldByNumber(tagNumber int32) *FieldDescriptor
FindFieldByJSONName(jsonName string) *FieldDescriptor

FieldDescriptor

是对 message 内 field（字段）的描述。

常用的方法：

GetName() string	
GetFullyQualifiedName() string
AsEnumDescriptorProto() *descriptor.EnumDescriptorProto
String() string
GetValues() []*EnumValueDescriptor			// 获取该枚举所有的枚举值
FindValueByName(name string) *EnumValueDescriptor
FindValueByNumber(num int32) *EnumValueDescriptor

例子

demo1：打印出 proto 文件内所有的 message

// test.proto
syntax = "proto3";
package test;

enum Sex{
  Man = 0;
  Woman = 1;
}

message Player{
  int64 userId = 1;
  string name = 2;
  Sex sex = 3;
  repeated int64 friends = 4;
}

message Monster{
  // 怪物等级
  int32 level = 1;
}

import (
	"fmt"
	"github.com/jhump/protoreflect/desc/protoparse"
)

func main() {
	var parser protoparse.Parser
	fileDescriptors, _ := parser.ParseFiles("./test.proto")
	// 因为只有一个文件，所以肯定只有一个 fileDescriptor
	fileDescriptor := fileDescriptors[0]
	for _, msgDescriptor := range fileDescriptor.GetMessageTypes() {
		fmt.Println(msgDescriptor.GetName())
		for _, fieldDesc := range msgDescriptor.GetFields() {
			fmt.Println("\t", fieldDesc.GetType().String(), fieldDesc.GetName())
		}
		fmt.Println()
	}
	for _, enumDescriptor := range fileDescriptor.GetEnumTypes() {
		fmt.Println(enumDescriptor.GetName())
		for _, valueDescriptor := range enumDescriptor.GetValues() {
			fmt.Println("\t", valueDescriptor.GetName())
		}
		fmt.Println()
	}
}

// Output
Player
	 TYPE_INT64 userId
	 TYPE_STRING name
	 TYPE_ENUM sex
	 TYPE_INT64 friends

Monster
	 TYPE_INT32 level

Sex
	 Man
	 Woman

注意：输出的字段名首字母都是小写的，例如userId，name，这是因为我在proto文件中给他们定义时，首字母都是小写的。(通过proto文件最终生成的proto.go文件字段名的首字母都是大写的)

demo2：为 proto message 生成其对应的 json 形式

package main

import (
	"encoding/json"
	"fmt"
	"github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go/descriptor"
	"github.com/jhump/protoreflect/desc"
	"github.com/jhump/protoreflect/desc/protoparse"
)
func main() {
	var parser protoparse.Parser
	fileDescriptors, _ := parser.ParseFiles("./test.proto")
	// 因为只有一个文件，所以肯定只有一个 fileDescriptor
	fileDescriptor := fileDescriptors[0]
	m := make(map[string]interface{})
	for _, msgDescriptor := range fileDescriptor.GetMessageTypes() {
		m[msgDescriptor.GetName()] = convertMessageToMap(msgDescriptor)
	}
	bs, _ := json.MarshalIndent(m, "", "\t")
	fmt.Println(string(bs))
}

func convertMessageToMap(message *desc.MessageDescriptor) map[string]interface{} {
	m := make(map[string]interface{})
	for _, fieldDescriptor := range message.GetFields() {
		fieldName := fieldDescriptor.GetName()
		if fieldDescriptor.IsRepeated() {
			// 如果是一个数组的话，就返回 nil 吧
			m[fieldName] = nil
			continue
		}
		switch fieldDescriptor.GetType() {
		case descriptor.FieldDescriptorProto_TYPE_MESSAGE:
			m[fieldName] = convertMessageToMap(fieldDescriptor.GetMessageType())
			continue
		}
		m[fieldName] = fieldDescriptor.GetDefaultValue()
	}
	return m
}

// Output
{
	"Monster": {
		"level": 0
	},
	"Player": {
		"friends": null,
		"name": "",
		"sex": 0,
		"userId": 0
	},
	"Union": {
		"captain": {
			"friends": null,
			"name": "",
			"sex": 0,
			"userId": 0
		}
	}
}

这篇关于protoreflect库介绍的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！