Как настроить локальное окружение для разработки микросервисов в PyCharm?

Для настройки локального окружения для разработки микросервисов в PyCharm, вам понадобится следующее:

1. Установите и настройте Python в вашем окружении. Убедитесь, что у вас установлена подходящая версия Python для вашего проекта.

2. Создайте новый проект в PyCharm и настройте его с использованием виртуальной среды. Это позволит изолировать зависимости вашего проекта от других проектов на вашем компьютере.

3. Установите необходимые библиотеки для разработки микросервисов. Вам, возможно, понадобятся библиотеки для работы с веб-фреймворками, базами данных, брокерами сообщений и т.д.

4. Настройте конфигурацию проекта в PyCharm для работы с микросервисами. Создайте отдельные конфигурации для каждого микросервиса, учитывая их зависимости и специфические настройки.

Чтобы разработать микросервисную систему с использованием брокера сообщений, такого как RabbitMQ, в среде PyCharm, выполните следующие шаги:

1. Установите RabbitMQ на вашем компьютере. Следуйте инструкциям на официальном сайте RabbitMQ для установки на вашей операционной системе.

2. Установите библиотеку pika для работы с RabbitMQ в Python. Вы можете установить ее с помощью pip:
```
pip install pika
```

3. Создайте микросервисы, которые будут взаимодействовать с RabbitMQ. Например, один сервис может публиковать сообщения в очередь, а другой может подписываться на эти сообщения и обрабатывать их.

4. Настройте соединение с RabbitMQ в вашем микросервисе. Настройте параметры подключения (хост, порт, пользователь, пароль) и создайте соединение с брокером сообщений.

5. Запустите ваши микросервисы и убедитесь, что они взаимодействуют с RabbitMQ правильно. Используйте PyCharm для отладки и мониторинга вашего приложения.

Следуя этим шагам, вы сможете успешно разработать микросервисную систему с использованием брокера сообщений в среде PyCharm.

Нашел один вариант - может, и не лучший, но приемлемый для учебных задач. 
 1. Брокер сообщений 
 Пакет kombu реализует работу с брокерами сообщений в Celery. Помимо типовых транспортов типа RabbitMQ и Redis, у него есть транспорт filesystem , причём позволяющий общаться именно разным процессам. Транспорт in-memory работает только для одного процесса. И тот, и другой транспорты не требуют отдельного брокера - они сами себе брокеры. 
 На мой неопытный взгляд, потом сменить транспорт на "взрослый" будет несложно. А значит, вполне можно на эту библиотеку опираться, начиная с этапа прототипа. 
 Единственное "но" - под виндой надо дополнительно поставить pywin32, kombu его сам не подтаскивает. 
 2. Запуск системы 
 PyCharm, оказывается, умеет создавать конфигурации запуска для нескольких скриптов. 
 Нужно сначала создать конфигурации под каждый сервис в системе. Можно использовать автосозданные, а можно вручную. А затем добавить конфигурацию типа Compound, и добавить в неё компонентами нужные "одиночные" конфигурации. Они запустятся параллельно, и остановить их тоже можно все сразу. У каждого сервиса даже будет своя консоль вывода. 
 
 Если никто не предложит варианта получше - на этом и остановлюсь.