DevContainers'ta Kereviz, KerevizBeat, Flower ve FastAPI'yi Verimli Bir Şekilde Yönetmek

FastAPI, Kereviz ve İlgili Hizmetler için Dinamik Docker Kurulumu

Bu komut dosyası, bir geliştirme ortamında dinamik hizmet yönetimini yapılandırmak için Docker Compose ile Python'u kullanır. Hizmetler yalnızca gerektiğinde çalışacak şekilde kurulur ve kaynak kullanımını optimize eder.

# 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

Kereviz Başlangıçını Python Komut Dosyasıyla Optimize Etme

Bu Python betiği, Kereviz hizmetlerinin başlatılmasını kullanıcı eylemine göre otomatikleştirir. Kapları kontrol etmek için Python için Docker SDK'yı kullanır.

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()

Kereviz iş akışını birim test etmek

Bu Python test betiği, Kereviz görevi yürütme ortamını doğrulamak için Pytest'i kullanarak modülerlik ve doğruluk sağlar.

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

Docker ve kereviz entegrasyonu hakkında sık sorulan sorular

1. Docker oluşturma profillerinin amacı nedir?
2. Hizmetlerin mantıksal kategoriler halinde gruplandırılmasına olanak tanıyarak konteynerlerin seçici olarak başlatılmasını sağlar. Örneğin, "varsayılan" profil FastAPI gibi temel hizmetleri içerebilirken "isteğe bağlı" profil şunları içerir: Celery işçiler.
3. İsteğe bağlı bir profilden belirli bir hizmeti nasıl başlatırım?
4. Komutu kullan docker compose --profile optional up celery yalnızca "isteğe bağlı" profildeki kapları başlatmak için.
5. Konteynerleri yönetmek için Docker SDK kullanmanın avantajı nedir?
6. Docker SDK, Python komut dosyaları aracılığıyla belirli hizmetleri dinamik olarak başlatmak veya durdurmak gibi kapsayıcılar üzerinde programatik denetim sağlar.
7. Kereviz görevlerini gerçek zamanlı olarak nasıl izleyebilirim?
8. Web tabanlı bir izleme aracı olan Flower'ı kullanabilirsiniz. Kullanmaya başla celery -A app flower Bir web arayüzü aracılığıyla görev ilerlemesini ve günlükleri görüntülemek için.
9. Kereviz işçilerini yalnızca talep üzerine çalıştırmanın faydası nedir?
10. Kaynakları kaydeder ve gereksiz API çağrılarından kaçınır. Örneğin, belirli entegrasyon testleri arka plan görev işlemeye ihtiyaç duyana kadar işçileri geciktirebilirsiniz.

Geliştiriciler için verimli konteyner yönetimi

Geliştirme kaynaklarının verimli bir şekilde yönetilmesi, üretkenliğin sürdürülmesi açısından çok önemlidir. Geliştiriciler Kereviz ve Çiçek gibi hizmetleri seçerek başlatarak gereksiz dikkat dağıtıcı unsurlar olmadan özellikler oluşturmaya odaklanabilirler. Docker Compose profilleri bu süreci basitleştirerek kaynakların akıllıca kullanılmasını sağlar.

Komut dosyaları ve test çerçeveleri, dinamik hizmet aktivasyonu ve doğrulama sağlayarak bu kurulumu daha da geliştirir. Bu araçlar, geliştiricilerin Fastapi uygulamalarını kolaylıkla hata ayıklamasına, test etmesine ve dağıtmasına olanak tanıyan esnek ve sağlam bir ortam sunar. 🌟