alvassin / backendschool2019

Приложение для практического руководства по разработке бекенд-сервисов на Python (на основе вступительного испытания в Школу бэкенд‑разработки Яндекса)

Приложение для практического руководства по разработке бэкенд-сервисов на Python (на основе вступительного испытания в Школу бэкенд-разработки Яндекса в 2019 году).

Что внутри?

Приложение упаковано в Docker-контейнер и разворачивается с помощью Ansible.

Внутри Docker-контейнера доступны две команды: analyzer-db — утилита для управления состоянием базы данных и analyzer-api — утилита для запуска REST API сервиса.

Как использовать?

Как применить миграции:

docker run -it \
    -e ANALYZER_PG_URL=postgresql://user:hackme@localhost/analyzer \
    alvassin/backendschool2019 analyzer-db upgrade head

Как запустить REST API сервис локально на порту 8081:

docker run -it -p 8081:8081 \
    -e ANALYZER_PG_URL=postgresql://user:hackme@localhost/analyzer \
    alvassin/backendschool2019

Все доступные опции запуска любой команды можно получить с помощью аргумента --help:

docker run alvassin/backendschool2019 analyzer-db --help
docker run alvassin/backendschool2019 analyzer-api --help

Опции для запуска можно указывать как аргументами командной строки, так и переменными окружения с префиксом ANALYZER (например: вместо аргумента --pg-url можно воспользоваться ANALYZER_PG_URL).

Как развернуть?

Чтобы развернуть и запустить сервис на серверах, добавьте список серверов в файл deploy/hosts.ini (с установленной Ubuntu) и выполните команды:

cd deploy
ansible-playbook -i hosts.ini --user=root deploy.yml

Разработка

Быстрые команды

• make Отобразить список доступных команд
• make devenv Создать и настроить виртуальное окружение для разработки
• make postgres Поднять Docker-контейнер с PostgreSQL
• make lint Проверить синтаксис и стиль кода с помощью pylama
• make clean Удалить файлы, созданные модулем distutils
• make test Запустить тесты
• make sdist Создать source distribution
• make docker Собрать Docker-образ
• make upload Загрузить Docker-образ на hub.docker.com

Как подготовить окружение для разработки?

make devenv
make postgres
source env/bin/activate
analyzer-db upgrade head
analyzer-api

После запуска команд приложение начнет слушать запросы на 0.0.0.0:8081. Для отладки в PyCharm необходимо запустить env/bin/analyzer-api.

Как запустить тесты локально?

make devenv
make postgres
source env/bin/activate
pytest

Для отладки в PyCharm необходимо запустить env/bin/pytest.

Как запустить нагрузочное тестирование?

Для запуска locust необходимо выполнить следующие команды:

make devenv
source env/bin/activate
locust

После этого станет доступен веб-интерфейс по адресу http://localhost:8089

Ссылки

• Трансляция с ответами на наиболее частые вопросы по тестовым заданиям и Школе.