Protobuf如何生成MetricDescriptor方法？能否实现代码自动补全？

1. 为什么MetricDescriptor()可调用但未在metric_pb2.py中显式定义？ #

Protobuf的Python代码生成靠元类机制实现动态类创建，具体逻辑如下：

• 你在metric_pb2.py里找不到MetricDescriptor的显式构造方法，但能找到类似MetricDescriptor = _message.Message._meta_init(_DESCRIPTOR, 'MetricDescriptor', __name__)的代码（不同Protobuf版本写法略有差异）。
• 这行代码是通过google.protobuf.message.MessageMeta元类，根据proto定义转换来的DESCRIPTOR描述符，动态生成了MetricDescriptor类。
• 该类的构造逻辑继承自google.protobuf.message.Message的__init__方法，所以你能直接调用MetricDescriptor()实例化对象，不需要显式写构造方法。

2. Pylint无法识别生成的pyi文件、protoc需借助grpc_tools的问题 #

Pylint不识别pyi文件的解决方向 #

• Pylint默认不会自动扫描所有路径下的pyi文件，你可以在项目根目录的.pylintrc中配置：

  [MASTER]
  init-hook='import sys; sys.path.append("你的pyi文件所在目录路径")'
  

  或者添加--extension-pkg-whitelist=google.protobuf参数，让Pylint加载Protobuf相关的类型提示。
• 确保Pylint版本在2.14.0以上，旧版本对Protobuf生成的pyi文件支持不完善。

为什么需要用grpc_tools运行protoc？ #

• 单独的protoc没有内置生成Python类型提示（pyi）的插件，而grpc_tools.protoc是Google封装的工具，打包了生成Python代码和pyi文件所需的全部插件（包括protoc-gen-python和protoc-gen-python-grpc）。
• 直接用protoc生成pyi需要手动指定插件路径和输出参数，步骤繁琐；用grpc_tools可以省去配置插件的麻烦，直接生成符合要求的代码和类型提示文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者red888