Создание работника для микросервиса, использующего FastAPI и Docker, можно реализовать несколькими способами. Одним из самых популярных подходов является использование очередей задач, таких как **RabbitMQ** или **Redis** (с Celery). Ниже представлен общий подход к разработке работника и несколько рекомендаций по его реализации.
### 1. Структура приложения
Предлагаемый подход включает следующие компоненты:
- **FastAPI** как основной API-сервер.
- **Celery** или похожий инструмент для обработки фоновых задач (работников).
- **Брокер сообщений** (RabbitMQ, Redis), если используете Celery.
- Обработка задач в фоне с уведомлением о статусе через API.
### 2. Установка зависимостей
Убедитесь, что у вас установлены необходимые зависимости:
```bash
pip install fastapi[all] celery redis
```
### 3. Настройка Celery
Создайте файл `celery_app.py` для настройки вашего Celery-приложения:
```python
from celery import Celery
celery = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
@celery.task
def process_task(task_data):
# Логика обработки задачи
return result
```
### 4. Создание FastAPI-приложения
Теперь создайте ваше FastAPI-приложение в `main.py`:
```python
from fastapi import FastAPI
from celery_app import process_task
app = FastAPI()
@app.post("/task/")
async def create_task(task_data: dict):
task = process_task.delay(task_data)
return {"task_id": task.id}
@app.get("/task/{task_id}")
async def get_task_status(task_id: str):
task = process_task.AsyncResult(task_id)
return {"task_id": task.id, "status": task.status, "result": task.result}
```
### 5. Запуск приложения
Если у вас есть Docker, создайте `Dockerfile`:
```dockerfile
# Dockerfile для FastAPI
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9
COPY ./main.py /app/main.py
COPY ./celery_app.py /app/celery_app.py
COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r /app/requirements.txt
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
```
### 6. Запуск worker'ов
Запустите worker'ов Celery в отдельном контейнере или процессе:
```bash
celery -A celery_app.celery worker --loglevel=INFO
```
### 7. Docker Compose (опционально)
Вы можете использовать `docker-compose` для более легкой настройки. Пример `docker-compose.yml`:
```yaml
version: '3.8'
services:
web:
build: .
ports:
- "80:80"
redis:
image: "redis:alpine"
worker:
build: .
command: celery -A celery_app.celery worker --loglevel=INFO
depends_on:
- redis
```
### Литература и ресурсы
- [FastAPI Documentation](https://fastapi.tiangolo.com/)
- [Celery Documentation](https://docs.celeryproject.org/en/stable/)
- [Docker Documentation](https://docs.docker.com/)
- [Real Python - Using Celery with FastAPI](https://realpython.com/async-io-python/#using-celery-with-fastapi)
Эти ресурсы помогут вам углубиться в тему и правильно организовать ваш микросервис.