Речь пойдет о библиотеки для работы с AMPQ - aio-pika. Она имеет всего в районе 1К звёзд на GitHub (по сравнению с 20К+ у Celery). Я рассмотрел абсолютно все популярные (500+ звёзд) решения и остановился именно на этом из-за активной (на текущий момент) разработке и соответствии всем моим требованиям.

Стек, который вы увидите в статье: FastAPI, RabbitMQ, aio_pika и docker. Статья будет полезна тем кто использует Celery в своих проектах, а так же тем, кто только слышал о том, что такое очереди и RabbitMQ.

В статье будет затронут способ с применением ревёрсинга траффика Android-устройства для обнаружения endpoints, по которым можно взять то, что лежит в более приятной форме, нежели получаемое через парсинг HTML-дерева.

В статье вы узнаете про мой подход к реализации mapper SQLAlchemy <-> Strawberry (GraphQL). Значительная часть статьи состоит из кода!

Недавно, я столкнулся с задачей, когда с проекта на Python нужно было стряхнуть пыли и заставить работать чуточку производительнее. В следствии чего монолит был распилен на микросервисы, а брокером между сервисами стали всем знакомый RabbitMQ и такой же старый как сам Python - Celery. Проект был перенесен с Django на FastAPI, который по-моему субъективному мнению является идеальным решением для любых бэкендов на Python. Проблема с которой я столкнулся во время подключения Celery описана в данном посте.