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DevContainers में सेलेरी, सेलेरीबीट, फ्लावर और फास्टएपीआई को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करना

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DevContainers में सेलेरी, सेलेरीबीट, फ्लावर और फास्टएपीआई को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करना
DevContainers में सेलेरी, सेलेरीबीट, फ्लावर और फास्टएपीआई को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करना

डॉकर प्रोफाइल के साथ अपने विकास वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करना

विकास के दौरान पृष्ठभूमि कार्यों को प्रबंधित करना मुश्किल हो सकता है, खासकर जब आप सेलेरी, सेलेरीबीट, फ्लावर और फास्टएपीआई जैसी कई सेवाओं का प्रबंधन कर रहे हों। यदि आप विज़ुअल स्टूडियो कोड में डेवकंटेनर सेटअप का उपयोग कर रहे हैं, तो आपको सभी सेवाओं को एक साथ शुरू करना भारी पड़ सकता है। यह विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण है जब आप भुगतान किए गए एपीआई के साथ काम कर रहे हैं जिन्हें आपको विकास के दौरान सक्रिय करने की आवश्यकता नहीं है।

एक ऐसे परिदृश्य की कल्पना करें जहां आपके अजवाइन के कार्यकर्ता स्वचालित रूप से हर पांच मिनट में एक महंगे एपीआई से जुड़ते हैं, भले ही आपको केवल कभी -कभी उनकी आवश्यकता होती है। यह न केवल संसाधनों को बर्बाद करता है, बल्कि डिबगिंग और वर्कफ़्लो अनुकूलन को भी जटिल करता है। अच्छी खबर यह है कि डॉकर प्रोफाइल इस प्रक्रिया को सरल बना सकते हैं।

डॉकर प्रोफाइल आपको अपने वर्तमान कार्य के आधार पर विशिष्ट कंटेनरों को चुनिंदा रूप से चलाने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, आप केवल रेडिस और पोस्टग्रेज जैसी आवश्यक सेवाओं से शुरुआत कर सकते हैं, और बाद में आवश्यकतानुसार सेलेरी और फ्लावर को शामिल कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि आपका विकास वातावरण लचीला और लागत प्रभावी दोनों है। 🚀

इस गाइड में, हम एक DevContainer में इन सेवाओं के प्रबंधन के लिए एक व्यावहारिक सेटअप के माध्यम से चलेंगे। आप सीखेंगे कि सामान्य नुकसान से कैसे बचें और अपने वर्कफ़्लो को तोड़े बिना चिकनी कार्य निष्पादन को सक्षम करें। अंत तक, आपके पास अपनी अनूठी विकास आवश्यकताओं का समर्थन करने के लिए एक सिलवाया सेटअप तैयार होगा। चलो गोता लगाते हैं! 🌟

Fastapi, अजवाइन और संबंधित सेवाओं के लिए डायनेमिक डॉकर सेटअप

यह स्क्रिप्ट विकास परिवेश में गतिशील सेवा प्रबंधन को कॉन्फ़िगर करने के लिए डॉकर कंपोज़ के साथ पायथन का उपयोग करती है। संसाधन उपयोग को अनुकूलित करते हुए, आवश्यकता पड़ने पर ही सेवाएँ चलाने के लिए सेट अप की जाती हैं।

# 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

एक अजगर स्क्रिप्ट के साथ अजवाइन स्टार्टअप का अनुकूलन

यह पायथन स्क्रिप्ट उपयोगकर्ता की कार्रवाई के आधार पर सेलेरी सेवाओं के स्टार्टअप को स्वचालित करती है। यह कंटेनरों को नियंत्रित करने के लिए पायथन के लिए डॉकर एसडीके का उपयोग करता है।

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()

सेलेरी वर्कफ़्लो का परीक्षण इकाई

यह पायथन टेस्ट स्क्रिप्ट, अजवाइन कार्य निष्पादन वातावरण को मान्य करने के लिए पाइटेस्ट का उपयोग करता है, जो कि मॉड्यूलरिटी और शुद्धता सुनिश्चित करता है।

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

चयनात्मक कंटेनर प्रबंधन के साथ विकास का अनुकूलन

जैसे किसी प्रोजेक्ट पर काम करते समय फास्टएपीआई एप्लिकेशन जो पृष्ठभूमि कार्य प्रबंधकों का उपयोग करता है जैसे अजमोदा और अजवाइन, चुनिंदा रूप से कंटेनर जीवनचक्र का प्रबंधन महत्वपूर्ण हो जाता है। यह दृष्टिकोण आपको कोर विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए विकास को हल्का रखने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, विकास के दौरान, आपको केवल FASTAPI सर्वर और डेटाबेस कंटेनरों को सक्रिय, विशिष्ट परीक्षण परिदृश्यों के लिए अजवाइन श्रमिकों को आरक्षित करने की आवश्यकता हो सकती है। लीवरेजिंग डॉकर कंपोज़ प्रोफाइल आपको "डिफ़ॉल्ट" और "वैकल्पिक" जैसी श्रेणियों में समूह कंटेनरों को देने से इसे प्राप्त करने में मदद करता है।

एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू यह सुनिश्चित कर रहा है कि फूल जैसी अतिरिक्त सेवाएं (अजवाइन की निगरानी के लिए) केवल स्पष्ट रूप से आवश्यक होने पर शुरू होती हैं। यह अनावश्यक ओवरहेड को कम करता है और संभावित रूप से महंगे संचालन से बचता है, जैसे कि नियमित विकास के दौरान बाहरी एपीआई के साथ बातचीत करना। इसे लागू करने के लिए, डेवलपर्स कंटेनर के जीवनचक्र हुक के भीतर डॉकर एसडीके स्क्रिप्ट या प्री-कॉन्फ़िगर कमांड का उपयोग कर सकते हैं। यह तकनीक कार्यक्षमता से समझौता किए बिना कुशल संसाधन उपयोग सुनिश्चित करती है। उदाहरण के लिए, एक असफल कार्य को डिबग करने की कल्पना करें: आप अजवाइन के श्रमिकों को स्पिन कर सकते हैं और अस्थायी रूप से उस उद्देश्य के लिए अस्थायी रूप से फूल सकते हैं। 🌟

अंत में, यूनिट परीक्षणों के साथ पूरे सेटअप का परीक्षण यह सुनिश्चित करता है कि ये अनुकूलन प्रतिगमन के लिए नेतृत्व नहीं करते हैं। अजवाइन कार्यों, Redis कनेक्शन, या डेटाबेस एकीकरण को मान्य करने के लिए स्वचालित परीक्षण लिखना समय और प्रयास बचाता है। ये परीक्षण वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों का अनुकरण कर सकते हैं, जैसे कि कतारबद्ध कार्य और उनके परिणामों की पुष्टि करना। डॉकर प्रोफाइल, स्वचालित स्क्रिप्टिंग, और मजबूत परीक्षण के संयोजन से, डेवलपर्स जरूरत पड़ने पर कुशलता से स्केल करते समय एक चुस्त और प्रभावी वर्कफ़्लो को बनाए रख सकते हैं। 🚀

डॉकर और सेलेरी एकीकरण के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

  1. डॉकर रचना प्रोफाइल का उद्देश्य क्या है?
  2. वे कंटेनरों के चयनात्मक स्टार्टअप को सक्षम करते हुए सेवाओं को तार्किक श्रेणियों में समूहीकृत करने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, "डिफ़ॉल्ट" प्रोफ़ाइल में फास्टएपीआई जैसी आवश्यक सेवाएँ शामिल हो सकती हैं, जबकि "वैकल्पिक" प्रोफ़ाइल में शामिल हैं Celery कार्यकर्ता.
  3. मैं वैकल्पिक प्रोफ़ाइल से एक विशिष्ट सेवा कैसे प्रारंभ करूँ?
  4. आदेश का प्रयोग करें docker compose --profile optional up celery केवल "वैकल्पिक" प्रोफ़ाइल में कंटेनर प्रारंभ करने के लिए।
  5. कंटेनरों के प्रबंधन के लिए डॉकर एसडीके का उपयोग करने का क्या फायदा है?
  6. Docker SDK कंटेनरों पर प्रोग्रामेटिक नियंत्रण को सक्षम बनाता है, जैसे कि पायथन स्क्रिप्ट के माध्यम से गतिशील रूप से विशिष्ट सेवाओं को शुरू या रोकना।
  7. मैं वास्तविक समय में सेलेरी कार्यों की निगरानी कैसे कर सकता हूं?
  8. आप वेब-आधारित निगरानी उपकरण फ़्लावर का उपयोग कर सकते हैं। इसका प्रयोग शुरू करें celery -A app flower कार्य प्रगति देखने के लिए और एक वेब इंटरफ़ेस के माध्यम से लॉग करता है।
  9. अजवाइन श्रमिकों को केवल मांग पर चलाने का क्या लाभ है?
  10. यह संसाधनों को बचाता है और अनावश्यक एपीआई कॉल से बचाता है। उदाहरण के लिए, आप श्रमिकों को तब तक शुरू करने में देरी कर सकते हैं जब तक कि विशिष्ट एकीकरण परीक्षणों के लिए पृष्ठभूमि कार्य प्रसंस्करण की आवश्यकता न हो।

डेवलपर्स के लिए कुशल कंटेनर प्रबंधन

उत्पादकता बनाए रखने के लिए विकास संसाधनों का कुशलतापूर्वक प्रबंधन करना महत्वपूर्ण है। सेलेरी और फ्लावर जैसी चुनिंदा सेवाओं को शुरू करके, डेवलपर्स अनावश्यक विकर्षणों के बिना सुविधाओं के निर्माण पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। डॉकर कंपोज़ प्रोफाइल इस प्रक्रिया को सरल बनाते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि संसाधनों का बुद्धिमानी से उपयोग किया जाता है।

स्क्रिप्ट और परीक्षण ढाँचे गतिशील सेवा सक्रियण और सत्यापन प्रदान करके इस सेटअप को और बढ़ाते हैं। संयुक्त रूप से, ये उपकरण एक लचीला और मजबूत वातावरण प्रदान करते हैं, जिससे डेवलपर्स को अपने फास्टएपीआई अनुप्रयोगों को आसानी से डिबग, परीक्षण और तैनात करने की अनुमति मिलती है। 🌟

कंटेनरीकृत एप्लिकेशन सेटअप के लिए स्रोत और संदर्भ
  1. चयनात्मक सेवा सक्रियण के लिए डॉकर कंपोज़ प्रोफाइल का उपयोग करने पर अंतर्दृष्टि का संदर्भ दिया गया था डॉकर दस्तावेज़ीकरण .
  2. अजवाइन और फास्टपी एकीकरण के लिए व्यावहारिक दिशानिर्देश उपलब्ध ट्यूटोरियल पर आधारित थे अजवाइन परियोजना
  3. कार्य निगरानी के लिए फ्लावर के साथ विकास को अनुकूलित करने के कदम लेखों से प्रेरित थे फूलों का प्रलेखन .
  4. डायनेमिक कंटेनर प्रबंधन के लिए पायथन डॉकर एसडीके के उपयोग के बारे में विवरण से प्राप्त किया गया था पायथन के लिए डॉकर एसडीके
  5. सेलेरी कार्यों के लिए परीक्षण और डिबगिंग पद्धतियों की समीक्षा की गई पाइटेस्ट Django गाइड