DevContainers での Celery、CeleryBeat、Fflower、および FastAPI の効率的な管理

Docker プロファイルを使用して開発ワークフローを合理化する

開発中のバックグラウンド タスクの管理は、特に Celery、CeleryBeat、Fflower、FastAPI などの複数のサービスをやりくりしている場合には、難しい場合があります。 Visual Studio Code で devcontainer セットアップを使用している場合、すべてのサービスを一度に開始するのは大変だと感じるかもしれません。これは、開発中にアクティブにする必要のない有料 API を使用する場合に特に困難です。

たまにしか必要ないにもかかわらず、Celery ワーカーが高価な API に 5 分ごとに自動的に接続するシナリオを想像してください。これはリソースを無駄にするだけでなく、デバッグやワークフローの最適化を複雑にします。良いニュースは、Docker プロファイルを使用するとこのプロセスを簡素化できることです。

Dockerプロファイルを使用すると、現在のタスクに基づいて特定のコンテナを選択的に実行できます。たとえば、RedisやPostgresなどの必須サービスのみから始めて、必要に応じてセロリとフラワーを後でスピンアップできます。このアプローチにより、開発環境は柔軟で費用対効果の両方が保証されます。 🚀

このガイドでは、これらのサービスをDevContainerで管理するための実用的なセットアップを進めます。ワークフローを破らずに、一般的な落とし穴を回避し、スムーズなタスクの実行を可能にする方法を学ぶことができます。最後に、独自の開発ニーズをサポートするためのテーラードセットアップができます。飛び込みましょう！ 🌟

Fastapi、セロリ、および関連サービスのダイナミックドッカーセットアップ

このスクリプトは、Python と Docker Compose を使用して、開発環境で動的サービス管理を構成します。サービスは必要な場合にのみ実行されるように設定され、リソースの使用が最適化されます。

# 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

Python スクリプトによる Celery の起動の最適化

この Python スクリプトは、ユーザーのアクションに基づいて Celery サービスの起動を自動化します。 Docker SDK for Python を使用してコンテナを制御します。

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()

Celery ワークフローの単体テスト

このPythonテストスクリプトは、Pytestを使用してCelry Taskの実行環境を検証し、モジュール性と正確性を確保します。

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

選択的コンテナ管理による開発の最適化

のようなプロジェクトに取り組むとき、 次のようなバックグラウンドタスクマネージャーを使用するアプリケーション CeleryBeat では、コンテナのライフサイクルを選択的に管理することが重要になります。このアプローチにより、コア機能に集中しながら開発を軽量に保つことができます。たとえば、開発中は、FastAPI サーバーとデータベース コンテナをアクティブにするだけで済み、Celery ワーカーを特定のテスト シナリオ用に確保することができます。 Docker Compose プロファイルを活用すると、コンテナを「デフォルト」や「オプション」などのカテゴリにグループ化できるため、これを実現できます。

もう 1 つの重要な側面は、Fflower (Celery の監視用) などの追加サービスが明示的に必要な場合にのみ開始されるようにすることです。これにより、不必要なオーバーヘッドが削減され、日常的な開発中の外部 API との対話など、コストがかかる可能性のある操作が回避されます。これを実装するには、開発者は Docker SDK スクリプトを使用するか、コンテナのライフサイクル フック内でコマンドを事前設定します。この技術により、機能を損なうことなくリソースを効率的に利用できます。たとえば、失敗したタスクをデバッグすることを想像してください。その目的のために、Celery ワーカーと Flower を一時的に起動できます。 🌟

最後に、ユニットテストでセットアップ全体をテストすることで、これらの最適化が回帰につながらないことが保証されます。セロリタスク、Redis接続、またはデータベース統合を検証するための自動テストを作成すると、時間と労力が節約されます。これらのテストでは、キューイングや結果の検証など、実際のシナリオをシミュレートできます。 Dockerプロファイル、自動スクリプト、および堅牢なテストを組み合わせることにより、開発者は必要に応じて効率的にスケーリングしながら、アジャイルで効果的なワークフローを維持できます。 🚀

1. Docker Compose プロファイルの目的は何ですか?
2. サービスを論理カテゴリにグループ化し、コンテナの選択的な起動を可能にします。たとえば、「デフォルト」プロファイルにはFastapiなどの必須サービスを含めることができますが、「オプション」プロファイルには 労働者。
3. オプションのプロファイルから特定のサービスを開始するにはどうすればよいですか?
4. コマンドを使用します 「オプションの」プロファイルでコンテナのみを起動します。
5. コンテナの管理にDocker SDKを使用することの利点は何ですか？
6. Docker SDKは、Pythonスクリプトを介して特定のサービスを動的に開始または停止するなど、コンテナをプログラム的に制御できるようにします。
7. セロリタスクをリアルタイムで監視するにはどうすればよいですか？
8. Webベースの監視ツールであるFlowerを使用できます。使用してください Webインターフェイスを介してタスクの進行状況とログを表示します。
9. セロリワーカーをオンデマンドで走らせることの利点は何ですか？
10. リソースを節約し、不必要な API 呼び出しを回避します。たとえば、特定の統合テストでバックグラウンド タスクの処理が必要になるまで、ワーカーの開始を遅らせることができます。

生産性を維持するには、開発リソースを効率的に管理することが重要です。 Celery や Flower などのサービスを選択して開始することで、開発者は不必要に気を散らすことなく機能の構築に集中できます。 Docker Compose プロファイルはこのプロセスを簡素化し、リソースが賢明に使用されるようにします。

スクリプトとテストフレームワークは、動的なサービスのアクティブ化と検証を提供することにより、このセットアップをさらに強化します。組み合わせて、これらのツールは柔軟で堅牢な環境を提供し、開発者がFastAPIアプリケーションを簡単にデバッグ、テスト、展開できるようにします。 🌟