Gestione efficiente di Celery, CeleryBeat, Flower e FastAPI in DevContainers

Configurazione Docker dinamica per FastAPI, Celery e servizi correlati

Questo script utilizza Python con Docker Compose per configurare la gestione dinamica dei servizi in un ambiente di sviluppo. I servizi sono impostati per eseguire solo quando necessario, ottimizzando l'utilizzo delle risorse.

# 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

Ottimizzare l'avvio del sedano con uno script Python

Questo script Python automatizza l'avvio di servizi di sedano in base all'azione dell'utente. Utilizza Docker SDK per Python per controllare i contenitori.

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()

Test unitario del flusso di lavoro del sedano

Questo script di test Python utilizza Pytest per convalidare l'ambiente di esecuzione dell'attività di sedano, garantendo la modularità e la correttezza.

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

Domande frequenti sull'integrazione di Docker e sedano

1. Qual è lo scopo dei profili Docker Compose?
2. Consentono servizi di raggruppamento in categorie logiche, consentendo l'avvio selettivo di contenitori. Ad esempio, il profilo "predefinito" può includere servizi essenziali come FASTPI, mentre il profilo "opzionale" include Celery lavoratori.
3. Come faccio ad avviare un servizio specifico da un profilo opzionale?
4. Usa il comando docker compose --profile optional up celery per iniziare solo i contenitori nel profilo "opzionale".
5. Qual è il vantaggio dell'utilizzo di Docker SDK per la gestione dei contenitori?
6. Docker SDK consente il controllo programmatico sui contenitori, ad esempio l'avvio o l'arresto dinamico di servizi specifici, tramite script Python.
7. Come posso monitorare le attività di Celery in tempo reale?
8. È possibile utilizzare Flower, uno strumento di monitoraggio basato sul Web. Avvialo usando celery -A app flower per visualizzare l'avanzamento delle attività e i registri tramite un'interfaccia web.
9. Qual è il vantaggio di gestire i lavoratori di sedano solo su richiesta?
10. Risparmia le risorse ed evita chiamate API inutili. Ad esempio, è possibile ritardare l'avvio dei lavoratori fino a quando specifici test di integrazione non necessitano di elaborazione delle attività di fondo.

Gestione efficiente dei contenitori per gli sviluppatori

La gestione in modo efficiente delle risorse di sviluppo è fondamentale per il mantenimento della produttività. Avviando selettivamente servizi come sedano e fiori, gli sviluppatori possono concentrarsi sulla costruzione di caratteristiche senza distrazioni inutili. I profili di compositore Docker semplificano questo processo, garantendo che le risorse vengano utilizzate saggiamente.

Gli script e i framework di test migliorano ulteriormente questa configurazione fornendo l'attivazione e la convalida dinamiche del servizio. Combinati, questi strumenti offrono un ambiente flessibile e robusto, consentendo agli sviluppatori di eseguire il debug, testare e distribuire facilmente le proprie applicazioni FastAPI. 🌟