Manejo de apio, Celererybeat, Flowap y Fastapi de manera eficiente en DevContainers

Configuración dinámica de Docker para FastAPI, Celery y servicios relacionados

Este script utiliza Python con Docker Compose para configurar la gestión dinámica de servicios en un entorno de desarrollo. Los servicios están configurados para ejecutarse solo cuando sea necesario, optimizando el uso de recursos.

# 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

Optimización de la startup de apio con un script de Python

Este script de Python automatiza el inicio de los servicios de apio basado en la acción del usuario. Utiliza Docker SDK para Python para controlar los contenedores.

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()

Prueba de la unidad del flujo de trabajo de apio

Este script de prueba de Python utiliza Pytest para validar el entorno de ejecución de tareas de Celery, garantizando modularidad y corrección.

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

Preguntas frecuentes sobre Docker y la integración de apio

1. ¿Cuál es el propósito de los perfiles de Docker Compose?
2. Permiten agrupar servicios en categorías lógicas, lo que permite el inicio selectivo de contenedores. Por ejemplo, el perfil "predeterminado" puede incluir servicios esenciales como Fastapi, mientras que el perfil "opcional" incluye Celery trabajadores.
3. ¿Cómo inicio un servicio específico desde un perfil opcional?
4. Usar el comando docker compose --profile optional up celery para iniciar sólo los contenedores en el perfil "opcional".
5. ¿Cuál es la ventaja de utilizar Docker SDK para gestionar contenedores?
6. Docker SDK permite el control programático de los contenedores, como iniciar o detener servicios específicos de forma dinámica, a través de scripts de Python.
7. ¿Cómo puedo monitorear las tareas de Celery en tiempo real?
8. Puede utilizar Flower, una herramienta de seguimiento basada en web. Comience a usar celery -A app flower Para ver el progreso de la tarea y los registros a través de una interfaz web.
9. ¿Cuál es el beneficio de ejecutar trabajadores de apio solo a pedido?
10. Ahorra recursos y evita llamadas de API innecesarias. Por ejemplo, puede retrasar los trabajadores iniciales hasta que las pruebas de integración específicas necesiten un procesamiento de tareas de fondo.

Gestión eficiente de contenedores para desarrolladores

Gestionar eficientemente los recursos de desarrollo es crucial para mantener la productividad. Al iniciar selectivamente servicios como Celery y Flower, los desarrolladores pueden concentrarse en crear funciones sin distracciones innecesarias. Los perfiles de Docker Compose simplifican este proceso y garantizan que los recursos se utilicen de forma inteligente.

Los scripts y los marcos de prueba mejoran aún más esta configuración al proporcionar activación y validación del servicio dinámico. Combinados, estas herramientas ofrecen un entorno flexible y robusto, lo que permite a los desarrolladores depurar, probar e implementar sus aplicaciones FASTAPI con facilidad. 🌟