Привет,
Я создатель Dependency Injector. Это dependency injection фреймворк для Python.
Это еще одно руководство по построению приложений с помощью Dependency Injector.
Сегодня хочу показать как можно построить асинхронный демон на базе модуля
Руководство состоит из таких частей:
Завершенный проект можно найти на Github.
Для старта желательно иметь:
Мы будем строить мониторинг демон, который будет следить за доступом к веб-сервисам.
Демон будет посылать запросы к example.com и httpbin.org каждые несколько секунд. При получении ответа он будет записывать в лог такие данные:
Мы будем использовать Docker и docker-compose. Давайте проверим, что они установлены:
Вывод должен выглядеть приблизительно так:
Инструменты готовы. Переходим к структуре проекта.
Создаем папку проекта и переходим в нее:
Теперь нам нужно создать начальную структуру проекта. Создаем файлы и папки следуя структуре ниже. Все файлы пока будут пустыми. Мы наполним их позже.
Начальная структура проекта:
Начальная структура проекта готова. Мы расширим ее с следующих секциях.
Дальше нас ждет подготовка окружения.
В этом разделе мы подготовим окружение для запуска нашего демона.
Для начала нужно определить зависимости. Мы будем использовать такие пакеты:
Добавим следующие строки в файл
И выполним в терминале:
Далее создаем
Добавим следующие строки в файл
Последним шагом определим настройки
Добавим следующие строки в файл
Все готово. Давайте запустим сборку образа и проверим что окружение настроено верно.
Выполним в терминале:
Процесс сборки может занять несколько минут. В конце вы должны увидеть:
После того как процесс сборки завершен запустим контейнер:
Вы увидите:
Окружение готово. Контейнер запускается и завершает работу с кодом
Следующим шагом мы настроим логирование и чтение файла конфигурации.
В этом разделе мы настроим логирование и чтение файла конфигурации.
Начнем с добавления основной части нашего приложения — контейнера зависимостей (дальше просто контейнера). Контейнер будет содержать все компоненты приложения.
Добавим первые два компонента. Это объект конфигурации и функция настройки логирования.
Отредактируем
Настройки логирования будут содержаться в конфигурационном файле.
Отредактируем
Теперь определим функцию, которая будет запускать наш демон. Её обычно называют
Отредактируем
Логирование и чтение конфигурации настроено. В следующем разделе мы создадим диспетчер мониторинговых задач.
Пришло время добавить диспетчер мониторинговых задач.
Диспетчер будет содержать список мониторинговых задач и контролировать их выполнение. Он будет выполнять каждую задачу в соответствии с расписанием. Класс
Добавим диспетчер и базовый класс мониторинговой задачи.
Создадим
Добавим следующие строки в файл
и в файл
Диспетчер нужно добавить в контейнер.
Отредактируем
В завершении нам нужно обновить функцию
Отредактируем
Теперь запустим демон и проверим его работу.
Выполним в терминале:
Вывод должен выглядеть так:
Все работает верно. Диспетчер запускается и выключается так как мониторинговых задач нет.
К концу этого раздела каркас нашего демона готов. В следующем разделе мы добавим первую мониторинговую задачу.
В этом разделе мы добавим мониторинговую задачу, которая будет следить за доступом к http://example.com.
Мы начнем с расширения нашей модели классов новым типом мониторинговой задачи
Сперва добавим
Создадим файл
И добавим в него следующие строки:
Далее нужно добавить
Отредактируем
Теперь мы готовы добавить
Отредактируем
У нас все готово для добавления проверки http://example.com. Нам нужно сделать два изменения в контейнере:
Отредактируем
Провайдер
Отредактируем
Все готово. Запускаем демон и проверяем работу.
Выполняем в терминале:
И видим подобный вывод:
Наш демон может следить за наличием доступа к http://example.com.
Давайте добавим мониторинг https://httpbin.org.
В этом разделе мы добавим мониторинговую задачу, которая будет следить за доступом к http://example.com.
Добавление мониторинговой задачи для https://httpbin.org будет сделать легче, так как все компоненты уже готовы. Нам просто нужно добавить новый провайдер в контейнер и обновить конфигурацию.
Отредактируем
Отредактируем
Запустим демон и проверим логи.
Выполним в терминале:
И видим подобный вывод:
Функциональная часть завершена. Демон следит за наличием доступа к http://example.com и https://httpbin.org.
В следующем разделе мы добавим несколько тестов.
Было бы неплохо добавить несколько тестов. Давайте сделаем это.
Создаем файл
и добавляем в него следующие строки:
Для запуска тестов выполним в терминале:
Должен получиться подобный результат:
Мы построили мониторинг демон на базе
Преимущество, которое вы получаете с Dependency Injector — это контейнер.
Контейнер начинает окупаться, когда вам нужно понять или изменить структуру приложения. С контейнером это легко, потому что все компоненты приложения и их зависимости в одном месте:
Контейнер как карта вашего приложения. Вы всегда знайте что от чего зависит.
Я создатель Dependency Injector. Это dependency injection фреймворк для Python.
Это еще одно руководство по построению приложений с помощью Dependency Injector.
Сегодня хочу показать как можно построить асинхронный демон на базе модуля
asyncio
.Руководство состоит из таких частей:
- Что мы будем строить?
- Проверка инструментов
- Структура проекта
- Подготовка окружения
- Логирование и конфигурация
- Диспетчер
- Мониторинг example.com
- Мониторинг httpbin.org
- Тесты
- Заключение
Завершенный проект можно найти на Github.
Вышла новая мажорная версия Dependency Injector 4.0.
Основная фича этой версии — связывание (wiring). Узнать больше о новой фиче можно в этом посте.
Для старта желательно иметь:
- Начальные знания по
asyncio
- Общее представление о принципе dependency injection
Что мы будем строить?
Мы будем строить мониторинг демон, который будет следить за доступом к веб-сервисам.
Демон будет посылать запросы к example.com и httpbin.org каждые несколько секунд. При получении ответа он будет записывать в лог такие данные:
- Код ответа
- Количество байт в ответе
- Время, затраченное на выполнение запроса
Проверка инструментов
Мы будем использовать Docker и docker-compose. Давайте проверим, что они установлены:
docker --version
docker-compose --version
Вывод должен выглядеть приблизительно так:
Docker version 19.03.12, build 48a66213fe
docker-compose version 1.26.2, build eefe0d31
Если Docker или docker-compose не установлены, их нужно установить перед тем как продолжить. Следуйте этим руководствам:
Инструменты готовы. Переходим к структуре проекта.
Структура проекта
Создаем папку проекта и переходим в нее:
mkdir monitoring-daemon-tutorial
cd monitoring-daemon-tutorial
Теперь нам нужно создать начальную структуру проекта. Создаем файлы и папки следуя структуре ниже. Все файлы пока будут пустыми. Мы наполним их позже.
Начальная структура проекта:
./
├── monitoringdaemon/
│ ├── __init__.py
│ ├── __main__.py
│ └── containers.py
├── config.yml
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
└── requirements.txt
Начальная структура проекта готова. Мы расширим ее с следующих секциях.
Дальше нас ждет подготовка окружения.
Подготовка окружения
В этом разделе мы подготовим окружение для запуска нашего демона.
Для начала нужно определить зависимости. Мы будем использовать такие пакеты:
dependency-injector
— dependency injection фреймворкaiohttp
— веб фреймворк (нам нужен только http клиент)pyyaml
— библиотека для парсинга YAML файлов, используется для чтения конфигаpytest
— фреймворк для тестированияpytest-asyncio
— библиотека-помогатор для тестированияasyncio
приложенийpytest-cov
— библиотека-помогатор для измерения покрытия кода тестами
Добавим следующие строки в файл
requirements.txt
:dependency-injector
aiohttp
pyyaml
pytest
pytest-asyncio
pytest-cov
И выполним в терминале:
pip install -r requirements.txt
Далее создаем
Dockerfile
. Он будет описывать процесс сборки и запуска нашего демона. Мы будем использовать python:3.8-buster
в качестве базового образа.Добавим следующие строки в файл
Dockerfile
:FROM python:3.8-buster
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
WORKDIR /code
COPY . /code/
RUN apt-get install openssl \
&& pip install --upgrade pip \
&& pip install -r requirements.txt \
&& rm -rf ~/.cache
CMD ["python", "-m", "monitoringdaemon"]
Последним шагом определим настройки
docker-compose
.Добавим следующие строки в файл
docker-compose.yml
:version: "3.7"
services:
monitor:
build: ./
image: monitoring-daemon
volumes:
- "./:/code"
Все готово. Давайте запустим сборку образа и проверим что окружение настроено верно.
Выполним в терминале:
docker-compose build
Процесс сборки может занять несколько минут. В конце вы должны увидеть:
Successfully built 5b4ee5e76e35
Successfully tagged monitoring-daemon:latest
После того как процесс сборки завершен запустим контейнер:
docker-compose up
Вы увидите:
Creating network "monitoring-daemon-tutorial_default" with the default driver
Creating monitoring-daemon-tutorial_monitor_1 ... done
Attaching to monitoring-daemon-tutorial_monitor_1
monitoring-daemon-tutorial_monitor_1 exited with code 0
Окружение готово. Контейнер запускается и завершает работу с кодом
0
.Следующим шагом мы настроим логирование и чтение файла конфигурации.
Логирование и конфигурация
В этом разделе мы настроим логирование и чтение файла конфигурации.
Начнем с добавления основной части нашего приложения — контейнера зависимостей (дальше просто контейнера). Контейнер будет содержать все компоненты приложения.
Добавим первые два компонента. Это объект конфигурации и функция настройки логирования.
Отредактируем
containers.py
:"""Application containers module."""
import logging
import sys
from dependency_injector import containers, providers
class ApplicationContainer(containers.DeclarativeContainer):
"""Application container."""
config = providers.Configuration()
configure_logging = providers.Callable(
logging.basicConfig,
stream=sys.stdout,
level=config.log.level,
format=config.log.format,
)
Мы использовали параметры конфигурации перед тем как задали их значения. Это принцип, по которому работает провайдерConfiguration
.
Сначала используем, потом задаем значения.
Настройки логирования будут содержаться в конфигурационном файле.
Отредактируем
config.yml
:log:
level: "INFO"
format: "[%(asctime)s] [%(levelname)s] [%(name)s]: %(message)s"
Теперь определим функцию, которая будет запускать наш демон. Её обычно называют
main()
. Она будет создавать контейнер. Контейнер будет использован для чтения конфигурационного файла и вызова функции настройки логирования.Отредактируем
__main__.py
:"""Main module."""
from .containers import ApplicationContainer
def main() -> None:
"""Run the application."""
container = ApplicationContainer()
container.config.from_yaml('config.yml')
container.configure_logging()
if __name__ == '__main__':
main()
Контейнер — первый объект в приложении. Он используется для получения всех остальных объектов.
Логирование и чтение конфигурации настроено. В следующем разделе мы создадим диспетчер мониторинговых задач.
Диспетчер
Пришло время добавить диспетчер мониторинговых задач.
Диспетчер будет содержать список мониторинговых задач и контролировать их выполнение. Он будет выполнять каждую задачу в соответствии с расписанием. Класс
Monitor
— базовый класс для мониторинговых задач. Для создания конкретных задач нужно добавлять дочерние классы и реализовывать метод check()
.Добавим диспетчер и базовый класс мониторинговой задачи.
Создадим
dispatcher.py
и monitors.py
в пакете monitoringdaemon
:./
├── monitoringdaemon/
│ ├── __init__.py
│ ├── __main__.py
│ ├── containers.py
│ ├── dispatcher.py
│ └── monitors.py
├── config.yml
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
└── requirements.txt
Добавим следующие строки в файл
monitors.py
:"""Monitors module."""
import logging
class Monitor:
def __init__(self, check_every: int) -> None:
self.check_every = check_every
self.logger = logging.getLogger(self.__class__.__name__)
async def check(self) -> None:
raise NotImplementedError()
и в файл
dispatcher.py
:""""Dispatcher module."""
import asyncio
import logging
import signal
import time
from typing import List
from .monitors import Monitor
class Dispatcher:
def __init__(self, monitors: List[Monitor]) -> None:
self._monitors = monitors
self._monitor_tasks: List[asyncio.Task] = []
self._logger = logging.getLogger(self.__class__.__name__)
self._stopping = False
def run(self) -> None:
asyncio.run(self.start())
async def start(self) -> None:
self._logger.info('Starting up')
for monitor in self._monitors:
self._monitor_tasks.append(
asyncio.create_task(self._run_monitor(monitor)),
)
asyncio.get_event_loop().add_signal_handler(signal.SIGTERM, self.stop)
asyncio.get_event_loop().add_signal_handler(signal.SIGINT, self.stop)
await asyncio.gather(*self._monitor_tasks, return_exceptions=True)
self.stop()
def stop(self) -> None:
if self._stopping:
return
self._stopping = True
self._logger.info('Shutting down')
for task, monitor in zip(self._monitor_tasks, self._monitors):
task.cancel()
self._logger.info('Shutdown finished successfully')
@staticmethod
async def _run_monitor(monitor: Monitor) -> None:
def _until_next(last: float) -> float:
time_took = time.time() - last
return monitor.check_every - time_took
while True:
time_start = time.time()
try:
await monitor.check()
except asyncio.CancelledError:
break
except Exception:
monitor.logger.exception('Error executing monitor check')
await asyncio.sleep(_until_next(last=time_start))
Диспетчер нужно добавить в контейнер.
Отредактируем
containers.py
:"""Application containers module."""
import logging
import sys
from dependency_injector import containers, providers
from . import dispatcher
class ApplicationContainer(containers.DeclarativeContainer):
"""Application container."""
config = providers.Configuration()
configure_logging = providers.Callable(
logging.basicConfig,
stream=sys.stdout,
level=config.log.level,
format=config.log.format,
)
dispatcher = providers.Factory(
dispatcher.Dispatcher,
monitors=providers.List(
# TODO: add monitors
),
)
Каждый компонент добавляется в контейнер.
В завершении нам нужно обновить функцию
main()
. Мы получим диспетчер из контейнера и вызовем его метод run()
.Отредактируем
__main__.py
:"""Main module."""
from .containers import ApplicationContainer
def main() -> None:
"""Run the application."""
container = ApplicationContainer()
container.config.from_yaml('config.yml')
container.configure_logging()
dispatcher = container.dispatcher()
dispatcher.run()
if __name__ == '__main__':
main()
Теперь запустим демон и проверим его работу.
Выполним в терминале:
docker-compose up
Вывод должен выглядеть так:
Starting monitoring-daemon-tutorial_monitor_1 ... done
Attaching to monitoring-daemon-tutorial_monitor_1
monitor_1 | [2020-08-08 16:12:35,772] [INFO] [Dispatcher]: Starting up
monitor_1 | [2020-08-08 16:12:35,774] [INFO] [Dispatcher]: Shutting down
monitor_1 | [2020-08-08 16:12:35,774] [INFO] [Dispatcher]: Shutdown finished successfully
monitoring-daemon-tutorial_monitor_1 exited with code 0
Все работает верно. Диспетчер запускается и выключается так как мониторинговых задач нет.
К концу этого раздела каркас нашего демона готов. В следующем разделе мы добавим первую мониторинговую задачу.
Мониторинг example.com
В этом разделе мы добавим мониторинговую задачу, которая будет следить за доступом к http://example.com.
Мы начнем с расширения нашей модели классов новым типом мониторинговой задачи
HttpMonitor
.HttpMonitor
это дочерний класс Monitor
. Мы реализуем метод check(). Он будет отправлять HTTP запрос и логировать полученный ответ. Детали выполнения HTTP запроса будут делегированы классу HttpClient
.Сперва добавим
HttpClient
.Создадим файл
http.py
в пакете monitoringdaemon
:./
├── monitoringdaemon/
│ ├── __init__.py
│ ├── __main__.py
│ ├── containers.py
│ ├── dispatcher.py
│ ├── http.py
│ └── monitors.py
├── config.yml
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
└── requirements.txt
И добавим в него следующие строки:
"""Http client module."""
from aiohttp import ClientSession, ClientTimeout, ClientResponse
class HttpClient:
async def request(self, method: str, url: str, timeout: int) -> ClientResponse:
async with ClientSession(timeout=ClientTimeout(timeout)) as session:
async with session.request(method, url) as response:
return response
Далее нужно добавить
HttpClient
в контейнер.Отредактируем
containers.py
:"""Application containers module."""
import logging
import sys
from dependency_injector import containers, providers
from . import http, dispatcher
class ApplicationContainer(containers.DeclarativeContainer):
"""Application container."""
config = providers.Configuration()
configure_logging = providers.Callable(
logging.basicConfig,
stream=sys.stdout,
level=config.log.level,
format=config.log.format,
)
http_client = providers.Factory(http.HttpClient)
dispatcher = providers.Factory(
dispatcher.Dispatcher,
monitors=providers.List(
# TODO: add monitors
),
)
Теперь мы готовы добавить
HttpMonitor
. Добавим его в модуль monitors
.Отредактируем
monitors.py
:"""Monitors module."""
import logging
import time
from typing import Dict, Any
from .http import HttpClient
class Monitor:
def __init__(self, check_every: int) -> None:
self.check_every = check_every
self.logger = logging.getLogger(self.__class__.__name__)
async def check(self) -> None:
raise NotImplementedError()
class HttpMonitor(Monitor):
def __init__(
self,
http_client: HttpClient,
options: Dict[str, Any],
) -> None:
self._client = http_client
self._method = options.pop('method')
self._url = options.pop('url')
self._timeout = options.pop('timeout')
super().__init__(check_every=options.pop('check_every'))
@property
def full_name(self) -> str:
return '{0}.{1}(url="{2}")'.format(__name__, self.__class__.__name__, self._url)
async def check(self) -> None:
time_start = time.time()
response = await self._client.request(
method=self._method,
url=self._url,
timeout=self._timeout,
)
time_end = time.time()
time_took = time_end - time_start
self.logger.info(
'Response code: %s, content length: %s, request took: %s seconds',
response.status,
response.content_length,
round(time_took, 3)
)
У нас все готово для добавления проверки http://example.com. Нам нужно сделать два изменения в контейнере:
- Добавить фабрику
example_monitor
. - Передать
example_monitor
в диспетчер.
Отредактируем
containers.py
:"""Application containers module."""
import logging
import sys
from dependency_injector import containers, providers
from . import http, monitors, dispatcher
class ApplicationContainer(containers.DeclarativeContainer):
"""Application container."""
config = providers.Configuration()
configure_logging = providers.Callable(
logging.basicConfig,
stream=sys.stdout,
level=config.log.level,
format=config.log.format,
)
http_client = providers.Factory(http.HttpClient)
example_monitor = providers.Factory(
monitors.HttpMonitor,
http_client=http_client,
options=config.monitors.example,
)
dispatcher = providers.Factory(
dispatcher.Dispatcher,
monitors=providers.List(
example_monitor,
),
)
Провайдер
example_monitor
имеет зависимость от значений конфигурации. Давайте добавим эти значения:Отредактируем
config.yml
:log:
level: "INFO"
format: "[%(asctime)s] [%(levelname)s] [%(name)s]: %(message)s"
monitors:
example:
method: "GET"
url: "http://example.com"
timeout: 5
check_every: 5
Все готово. Запускаем демон и проверяем работу.
Выполняем в терминале:
docker-compose up
И видим подобный вывод:
Starting monitoring-daemon-tutorial_monitor_1 ... done
Attaching to monitoring-daemon-tutorial_monitor_1
monitor_1 | [2020-08-08 17:06:41,965] [INFO] [Dispatcher]: Starting up
monitor_1 | [2020-08-08 17:06:42,033] [INFO] [HttpMonitor]: Check
monitor_1 | GET http://example.com
monitor_1 | response code: 200
monitor_1 | content length: 648
monitor_1 | request took: 0.067 seconds
monitor_1 |
monitor_1 | [2020-08-08 17:06:47,040] [INFO] [HttpMonitor]: Check
monitor_1 | GET http://example.com
monitor_1 | response code: 200
monitor_1 | content length: 648
monitor_1 | request took: 0.073 seconds
Наш демон может следить за наличием доступа к http://example.com.
Давайте добавим мониторинг https://httpbin.org.
Мониторинг httpbin.org
В этом разделе мы добавим мониторинговую задачу, которая будет следить за доступом к http://example.com.
Добавление мониторинговой задачи для https://httpbin.org будет сделать легче, так как все компоненты уже готовы. Нам просто нужно добавить новый провайдер в контейнер и обновить конфигурацию.
Отредактируем
containers.py
:"""Application containers module."""
import logging
import sys
from dependency_injector import containers, providers
from . import http, monitors, dispatcher
class ApplicationContainer(containers.DeclarativeContainer):
"""Application container."""
config = providers.Configuration()
configure_logging = providers.Callable(
logging.basicConfig,
stream=sys.stdout,
level=config.log.level,
format=config.log.format,
)
http_client = providers.Factory(http.HttpClient)
example_monitor = providers.Factory(
monitors.HttpMonitor,
http_client=http_client,
options=config.monitors.example,
)
httpbin_monitor = providers.Factory(
monitors.HttpMonitor,
http_client=http_client,
options=config.monitors.httpbin,
)
dispatcher = providers.Factory(
dispatcher.Dispatcher,
monitors=providers.List(
example_monitor,
httpbin_monitor,
),
)
Отредактируем
config.yml
:log:
level: "INFO"
format: "[%(asctime)s] [%(levelname)s] [%(name)s]: %(message)s"
monitors:
example:
method: "GET"
url: "http://example.com"
timeout: 5
check_every: 5
httpbin:
method: "GET"
url: "https://httpbin.org/get"
timeout: 5
check_every: 5
Запустим демон и проверим логи.
Выполним в терминале:
docker-compose up
И видим подобный вывод:
Starting monitoring-daemon-tutorial_monitor_1 ... done
Attaching to monitoring-daemon-tutorial_monitor_1
monitor_1 | [2020-08-08 18:09:08,540] [INFO] [Dispatcher]: Starting up
monitor_1 | [2020-08-08 18:09:08,618] [INFO] [HttpMonitor]: Check
monitor_1 | GET http://example.com
monitor_1 | response code: 200
monitor_1 | content length: 648
monitor_1 | request took: 0.077 seconds
monitor_1 |
monitor_1 | [2020-08-08 18:09:08,722] [INFO] [HttpMonitor]: Check
monitor_1 | GET https://httpbin.org/get
monitor_1 | response code: 200
monitor_1 | content length: 310
monitor_1 | request took: 0.18 seconds
monitor_1 |
monitor_1 | [2020-08-08 18:09:13,619] [INFO] [HttpMonitor]: Check
monitor_1 | GET http://example.com
monitor_1 | response code: 200
monitor_1 | content length: 648
monitor_1 | request took: 0.066 seconds
monitor_1 |
monitor_1 | [2020-08-08 18:09:13,681] [INFO] [HttpMonitor]: Check
monitor_1 | GET https://httpbin.org/get
monitor_1 | response code: 200
monitor_1 | content length: 310
monitor_1 | request took: 0.126 seconds
Функциональная часть завершена. Демон следит за наличием доступа к http://example.com и https://httpbin.org.
В следующем разделе мы добавим несколько тестов.
Тесты
Было бы неплохо добавить несколько тестов. Давайте сделаем это.
Создаем файл
tests.py
в пакете monitoringdaemon
:./
├── monitoringdaemon/
│ ├── __init__.py
│ ├── __main__.py
│ ├── containers.py
│ ├── dispatcher.py
│ ├── http.py
│ ├── monitors.py
│ └── tests.py
├── config.yml
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
└── requirements.txt
и добавляем в него следующие строки:
"""Tests module."""
import asyncio
import dataclasses
from unittest import mock
import pytest
from .containers import ApplicationContainer
@dataclasses.dataclass
class RequestStub:
status: int
content_length: int
@pytest.fixture
def container():
container = ApplicationContainer()
container.config.from_dict({
'log': {
'level': 'INFO',
'formant': '[%(asctime)s] [%(levelname)s] [%(name)s]: %(message)s',
},
'monitors': {
'example': {
'method': 'GET',
'url': 'http://fake-example.com',
'timeout': 1,
'check_every': 1,
},
'httpbin': {
'method': 'GET',
'url': 'https://fake-httpbin.org/get',
'timeout': 1,
'check_every': 1,
},
},
})
return container
@pytest.mark.asyncio
async def test_example_monitor(container, caplog):
caplog.set_level('INFO')
http_client_mock = mock.AsyncMock()
http_client_mock.request.return_value = RequestStub(
status=200,
content_length=635,
)
with container.http_client.override(http_client_mock):
example_monitor = container.example_monitor()
await example_monitor.check()
assert 'http://fake-example.com' in caplog.text
assert 'response code: 200' in caplog.text
assert 'content length: 635' in caplog.text
@pytest.mark.asyncio
async def test_dispatcher(container, caplog, event_loop):
caplog.set_level('INFO')
example_monitor_mock = mock.AsyncMock()
httpbin_monitor_mock = mock.AsyncMock()
with container.example_monitor.override(example_monitor_mock), \
container.httpbin_monitor.override(httpbin_monitor_mock):
dispatcher = container.dispatcher()
event_loop.create_task(dispatcher.start())
await asyncio.sleep(0.1)
dispatcher.stop()
assert example_monitor_mock.check.called
assert httpbin_monitor_mock.check.called
Для запуска тестов выполним в терминале:
docker-compose run --rm monitor py.test monitoringdaemon/tests.py --cov=monitoringdaemon
Должен получиться подобный результат:
platform linux -- Python 3.8.3, pytest-6.0.1, py-1.9.0, pluggy-0.13.1
rootdir: /code
plugins: asyncio-0.14.0, cov-2.10.0
collected 2 items
monitoringdaemon/tests.py .. [100%]
----------- coverage: platform linux, python 3.8.3-final-0 -----------
Name Stmts Miss Cover
----------------------------------------------------
monitoringdaemon/__init__.py 0 0 100%
monitoringdaemon/__main__.py 9 9 0%
monitoringdaemon/containers.py 11 0 100%
monitoringdaemon/dispatcher.py 43 5 88%
monitoringdaemon/http.py 6 3 50%
monitoringdaemon/monitors.py 23 1 96%
monitoringdaemon/tests.py 37 0 100%
----------------------------------------------------
TOTAL 129 18 86%
Обратите внимание как в тестеtest_example_monitor
мы подменяемHttpClient
моком с помощью метода.override()
. Таким образом можно переопределить возвращаемое значения любого провайдера.
Такие же действия выполняются в тестеtest_dispatcher
для подмены моками мониторинговых задач.
Заключение
Мы построили мониторинг демон на базе
asyncio
применяя принцип dependency injection. Мы использовали Dependency Injector в качестве dependency injection фреймворка.Преимущество, которое вы получаете с Dependency Injector — это контейнер.
Контейнер начинает окупаться, когда вам нужно понять или изменить структуру приложения. С контейнером это легко, потому что все компоненты приложения и их зависимости в одном месте:
"""Application containers module."""
import logging
import sys
from dependency_injector import containers, providers
from . import http, monitors, dispatcher
class ApplicationContainer(containers.DeclarativeContainer):
"""Application container."""
config = providers.Configuration()
configure_logging = providers.Callable(
logging.basicConfig,
stream=sys.stdout,
level=config.log.level,
format=config.log.format,
)
http_client = providers.Factory(http.HttpClient)
example_monitor = providers.Factory(
monitors.HttpMonitor,
http_client=http_client,
options=config.monitors.example,
)
httpbin_monitor = providers.Factory(
monitors.HttpMonitor,
http_client=http_client,
options=config.monitors.httpbin,
)
dispatcher = providers.Factory(
dispatcher.Dispatcher,
monitors=providers.List(
example_monitor,
httpbin_monitor,
),
)
Контейнер как карта вашего приложения. Вы всегда знайте что от чего зависит.
Что дальше?
- Узнайте больше о Dependency Injector на GitHub
- Ознакомтесь с документацией на Read the Docs
- Есть вопрос или нашли баг? Откройте issue на Github