HenriqueCCdA / pyHeat1D_web

🦕 Aplicação web para pyheat1D

PyHeat1D Web

Aplicação web para solução de problemas de transporde de calor 1D. O aplicação foi feita utilizando Djando. As simulação são executadas utilizando as funcionalidades do celery.

O método utilizado para resolver o problema foi o método dos volumes fintos. O códido do nucleo númerico pode ser encontrado no repositório

Subindo todo ambiente de desenvolvimento no docker

Para subir os serviços postgres, redis, django, flower, worker_1 e worker_2 basta:

docker compose up

O worker celery foi configurado com --concurrency=2 portanto cada worker pode executar até duas tarefas. Como temos dois workers ao todo pode-se executar 4 tarefas de forma paralela.

A aplicação principal http://localhost:8000/ e o flower no http://localhost:5555/

Ambiente de desenvolvimento local

Você tem a opção de executar o django, worker e flower localmente. Já o redis é postgres é recomendado utilizar sempre o docker compose.

Para instalar as dependencias basta:

poetry install

Como ferramentas de desenvolcimento foram utilizadas o black, ruff, taskipy, coverage e pytest.

Para listar todas as possibilidades do taskipy basta:

task -l

Os princiais comandos são fmt, lintere tests. Por exemplos, para formatar o código basta simplesmente usar o camando:

task fmt

Para gerar o relatório de ded cobertura temos o camando

task test_report

Para ver o relatório no navegador

task report_server

Postgres

Para usar o postgres basta definir a variável de ambiente:

DATABASE_URL=postgres://pyheat1d_web_user:123456@localhost:5432/pyheat1d_web_db

Subindo o contenier do postgres

docker compose up database

Caso queira usar o sqlite basta apenas não definir DATABASE_URL

Redis

Docker compose para subir o postgres e o redis

docker compose up redis

Celery

Como broker foi utilizando o redis. Para subir o redis:

docker compose up redis

Subindo o worker do celery localmente:

watchfiles --filter python 'celery -A pyheat1d_web.celery worker --concurrency=2  -l INFO'

ou

docker compose up worker_1 worker_2

Subindo o worker do flower localmente:

celery --broker=redis://localhost:6379/0 flower --port=5555

ou

docker compose up flower