Effektiv administrasjon av selleri, selleri, blomst og fastAPI i DevContainers

Dynamisk dockeroppsett for fastapi, selleri og relaterte tjenester

Dette skriptet bruker Python med Docker Compose for å konfigurere dynamisk tjenesteadministrasjon i et utviklingsmiljø. Tjenestene er satt opp til å kjøre kun når det er nødvendig, og optimaliserer ressursbruken.

# 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

Optimalisering av oppstart av selleri med et Python-skript

Dette Python -skriptet automatiserer oppstarten av selleri -tjenester basert på brukerhandling. Den bruker Docker SDK for Python for å kontrollere containere.

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()

Enhetstesting av selleri arbeidsflyten

Dette Python -testskriptet bruker Pytest for å validere sellerioppgaveutførelsesmiljøet, og sikrer modularitet og korrekthet.

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

Ofte stilte spørsmål om Docker og selleriintegrasjon

1. Hva er formålet med Docker Compose Profiles?
2. De tillater grupperingstjenester i logiske kategorier, noe som muliggjør selektiv oppstart av containere. For eksempel kan "standard" -profilen inkludere viktige tjenester som Fastapi, mens "valgfri" -profilen inkluderer Celery arbeidere.
3. Hvordan starter jeg en bestemt tjeneste fra en valgfri profil?
4. Bruk kommandoen docker compose --profile optional up celery For å starte bare containerne i den "valgfrie" profilen.
5. Hva er fordelen med å bruke Docker SDK for å administrere containere?
6. Docker SDK muliggjør programmatisk kontroll over containere, for eksempel å starte eller stoppe spesifikke tjenester dynamisk, gjennom Python -skript.
7. Hvordan kan jeg overvåke sellerioppgaver i sanntid?
8. Du kan bruke Flower, et nettbasert overvåkingsverktøy. Begynn å bruke celery -A app flower for å se oppgavefremdrift og logger via et nettgrensesnitt.
9. Hva er fordelen med å drive selleriarbeidere bare på forespørsel?
10. Det sparer ressurser og unngår unødvendige API-kall. Du kan for eksempel utsette oppstart av arbeidere til spesifikke integrasjonstester trenger bakgrunnsoppgavebehandling.

Effektiv containeradministrasjon for utviklere

Effektiv å håndtere utviklingsressurser er avgjørende for å opprettholde produktiviteten. Ved å selektivt starte tjenester som selleri og blomst, kan utviklere fokusere på å bygge funksjoner uten unødvendige distraksjoner. Docker komponerer profiler Forenkler denne prosessen, og sikrer at ressursene brukes med omhu.

Skript og testrammer forbedrer dette oppsettet ytterligere ved å tilby dynamisk tjenesteaktivering og validering. Kombinert tilbyr disse verktøyene et fleksibelt og robust miljø, slik at utviklere kan feilsøke, teste og distribuere FASTAPI -applikasjonene sine med letthet. 🌟