إدارة الكرفس والكرفس والزهور و fastapi بكفاءة

إعداد Docker الديناميكي لـ Fastapi ، الكرفس ، والخدمات ذات الصلة

يستخدم هذا البرنامج النصي Python مع Docker Compens لتكوين إدارة الخدمة الديناميكية في بيئة التطوير. يتم إعداد الخدمات لتشغيلها فقط عند الحاجة ، وتحسين استخدام الموارد.

# Docker Compose file with profiles for selective service activation
version: '3.8'
services:
  trader:
    build:
      context: ..
      dockerfile: .devcontainer/Dockerfile
    volumes:
      - ../:/app:cached
      - ~/.ssh:/home/user/.ssh:ro
      - ~/.gitconfig:/home/user/.gitconfig:cached
    command: sleep infinity
    environment:
      - AGENT_CACHE_REDIS_HOST=redis
      - DB_URL=postgresql://myuser:mypassword@postgres:5432/db
    profiles:
      - default
  celery:
    build:
      context: ..
      dockerfile: .devcontainer/Dockerfile
    volumes:
      - ../:/app:cached
    command: celery -A src.celery worker --loglevel=debug
    environment:
      - AGENT_CACHE_REDIS_HOST=redis
      - DB_URL=postgresql://myuser:mypassword@postgres:5432/db
    profiles:
      - optional
  redis:
    image: redis:latest
    networks:
      - trader-network
    profiles:
      - default

تحسين بدء تشغيل الكرفس باستخدام برنامج Python النصي

يقوم برنامج Python النصي هذا بأتمتة بدء تشغيل خدمات Celery بناءً على إجراء المستخدم. يستخدم Docker SDK لـ Python للتحكم في الحاويات.

import docker
def start_optional_services():
    client = docker.from_env()
    services = ['celery', 'celerybeat', 'flower']
    for service in services:
        try:
            container = client.containers.get(service)
            if container.status != 'running':
                container.start()
                print(f"Started {service}")
            else:
                print(f"{service} is already running")
        except docker.errors.NotFound:
            print(f"Service {service} not found")
if __name__ == "__main__":
    start_optional_services()

وحدة اختبار سير عمل الكرفس

يستخدم هذا البرنامج النصي للاختبار Python Pytest للتحقق من صحة بيئة تنفيذ مهمة الكرفس ، وضمان النموذج والصحة.

import pytest
from celery import Celery
@pytest.fixture
def celery_app():
    return Celery('test', broker='redis://localhost:6379/0')
def test_task_execution(celery_app):
    @celery_app.task
    def add(x, y):
        return x + y
    result = add.delay(2, 3)
    assert result.get(timeout=5) == 5

كثيرا ما يتم طرح أسئلة حول تكامل Docker و Celery

1. ما هو الغرض من ملفات تعريف Docker Compose؟
2. فهي تسمح بتجميع الخدمات في فئات منطقية، مما يتيح بدء التشغيل الانتقائي للحاويات. على سبيل المثال، يمكن أن يتضمن ملف التعريف "الافتراضي" خدمات أساسية مثل FastAPI، بينما يتضمن ملف التعريف "الاختياري". Celery العمال.
3. كيف أبدأ خدمة معينة من ملف تعريف اختياري؟
4. استخدم الأمر docker compose --profile optional up celery لبدء فقط الحاويات في ملف تعريف "اختياري".
5. ما هي ميزة استخدام Docker SDK لإدارة الحاويات؟
6. يتيح Docker SDK التحكم في البرمجيات على الحاويات ، مثل بدء أو إيقاف خدمات محددة ديناميكيًا ، من خلال البرامج النصية Python.
7. كيف يمكنني مراقبة مهام الكرفس في الوقت الحقيقي؟
8. يمكنك استخدام Flower ، وهي أداة مراقبة قائمة على الويب. ابدأ باستخدام celery -A app flower لعرض تقدم المهمة والسجلات عبر واجهة ويب.
9. ما فائدة تشغيل عمال الكرفس عند الطلب فقط؟
10. إنه يوفر الموارد ويتجنب مكالمات واجهة برمجة التطبيقات غير الضرورية. على سبيل المثال ، يمكنك تأخير بدء تشغيل العمال حتى تحتاج اختبارات التكامل المحددة إلى معالجة مهمة الخلفية.

إدارة الحاويات الفعالة للمطورين

تعد إدارة موارد التطوير بكفاءة أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على الإنتاجية. من خلال بدء خدمات مثل Celery وFlower بشكل انتقائي، يمكن للمطورين التركيز على بناء الميزات دون أي تشتيتات غير ضرورية. تعمل ملفات تعريف Docker Compose على تبسيط هذه العملية، مما يضمن استخدام الموارد بحكمة.

تعمل البرامج النصية وأطر الاختبار على تعزيز هذا الإعداد من خلال توفير تنشيط الخدمة الديناميكي والتحقق منه. مجتمعة ، توفر هذه الأدوات بيئة مرنة وقوية ، مما يسمح للمطورين بتصحيح تطبيقات Fastapi واختبارها ونشرها بسهولة. 🌟