[Python, Проектирование и рефакторинг] Мониторинг демон на Asyncio + Dependency Injector — руководство по применению dependency injection

Ответить на тему

Автор

Сообщение

news_bot ^®

Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286

news_bot ^® написал(а)
09-Авг-2020 11:31

Цитировать

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 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.
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 фреймворк
aiohttp — веб фреймворк (нам нужен только http клиент)
pyyaml — библиотека для парсинга YAML файлов, используется для чтения конфига
pytest — фреймворк для тестирования
pytest-asyncio — библиотека-помогатор для тестирования asyncio приложений
pytest-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 провайдер Configuration.
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:

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:

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 тесте test_example_monitor мы подменяем HttpClient моком с помощью метода .override(). Таким образом можно переопределить возвращаемое значения любого провайдера.

Такие же действия выполняются в тесте test_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

===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:

Теги для поиска: #_python, #_proektirovanie_i_refaktoring (Проектирование и рефакторинг), #_python, #_python3, #_asyncio, #_dependency_injection, #_inversion_of_control, #_refactoring, #_object_oriented_design, #_tests, #_unit_tests, #_pytest, #_daemon, #_monitoring, #_python, #_proektirovanie_i_refaktoring (
Проектирование и рефакторинг
)

Профиль ЛС

Ответить на тему

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы

Текущее время: 23-Ноя 00:34
Часовой пояс: UTC + 5