good start

antonov_dmitry_lab4/README.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+# Лабораторная работа №4 - Работа с брокером сообщений
+
+Изучение проектирования приложений при помощи брокера сообщений.
+
+# Задачи
+
+Необходимо выбрать предметную область и разработать следующие приложения:
+* Publisher. Программа, которая создаёт один exchange с типом fanout. Программа должна раз в секунду генерировать сообщения в журнал событий согласно вашей предметной области. Например, событие "пришёл заказ" или "сообщение от пользователя" или "необходимо создать отчёт".
+* Consumer 1. Программа, которая создаёт под себя отдельную не анонимную (!) очередь (queue) (то есть имя queue НЕ пустая строка), создаёт binding на exchange и начинает принимать сообщения (consume). Программа должна обрабатывать сообщения 2-3 секунды. Можно реализовать через обычный Thread.Sleep (для C#).
+* Consumer 2. Аналогично Consumer 1, только сообщения необходимо обрабатывать моментально. Только имя очереди должно отличаться от Consumer 1.
+Далее необходимо собрать и запустить приложения одновременно по одному экземпляру.
+
+Сделать в отчёте вывод о скорости обработки consumer-ами событий от publisher-а. Для этого можно посмотреть заполненность созданных очередей. А для этого можно использовать скриншот из RabbitMQ Management UI.
+
+Запустить несколько копий Consumer 1. Проверить заново заполненность очередей через UI.
+
+# Запуск
+
+Командой в консоли проекта "docker-compose up -d"
+
+# Описание работы:
+Развернули два приложения
+Сервисы используем из предыдущей работы
+Предметная область - врачи и пациенты
+
+1. Сервис с врачами:
+- доступ на http://localhost:5000/
+
+2. Сервис с пациентами:
+- доступ на http://localhost:5001/
+
+Сервисы связываются друг с другом через ссылку и библиотеку requests
+
+Flask-приложение с RabbitMQ, использующего библиотеку pika для publisher и Celery для consumers. 
+Приложение Flask (app.py), издателя (publisher.py) и двух потребителей (consumer.py). 
+Потребители реализованы как задачи Celery. Можно запускать приложение Flask 
+и обоих потребителей отдельно в разных терминалах. 
+Consumer ы будут прослушивать сообщения, опубликованные publisher ом.
+<p>
+    <div>App</div>
+    <img src="screens/img1.png" width="650" title="App">
+</p>
+<p>
+    <div>Consumer</div>
+    <img src="screens/img2.png" width="650" title="Consumer">
+</p>
+<p>
+    <div>Publisher</div>
+    <img src="screens/img3.png" width="650" title="Publisher">
+</p>
+<p>
+    <div>RabbitMQ</div>
+    <img src="screens/img4.png" width="650" title="RabbitMQ">
+</p>
+
+# Ссылка на видео
+https://disk.yandex.ru/i/3o4aLuqp1EpbJg
+

antonov_dmitry_lab4/docker-compose.yml

@@ -0,0 +1,6 @@
+version: "2.1"
+services:
+  rabbitmq:
+    image: rabbitmq:3.10.7-management
+    ports:
+      - 15672:15672

antonov_dmitry_lab4/rabbit/app.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+from celery import Celery
+from flask import Flask, render_template
+
+app = Flask(__name__)
+
+# Celery конфигурация
+app.config['CELERY_BROKER_URL'] = 'pyamqp://guest:guest@localhost//'
+app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'] = 'rpc://'
+
+# Создаем инстанс Celery
+celery = Celery(app.name, broker=app.config['CELERY_BROKER_URL'])
+celery.conf.update(app.config)
+
+
+@app.route('/')
+def index():
+    return render_template('index.html')
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    app.run(debug=True)

antonov_dmitry_lab4/rabbit/consumer.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+from celery import Celery
+import time
+import pika
+
+app = Celery('consumer', broker='pyamqp://guest:guest@localhost//')
+
+
+@app.task
+def process_messages(queue_name, delay):
+    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
+    channel = connection.channel()
+
+    # Объявляем очередь с именем
+    channel.queue_declare(queue=queue_name)
+
+    # Привязываем очередь к 'logs' exchange
+    channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name)
+
+    def callback(ch, method, properties, body):
+        print(f" [x] Получено сообщение: {body}")
+        time.sleep(delay)
+        print(f" [x] Обработано сообщение: {body}")
+
+    # Устанавливаем consumer а чтобы получать сообщения из очереди
+    channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
+
+    print(f' [*] Ожидаем сообщения от {queue_name}')
+    channel.start_consuming()
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    process_messages.delay('consumer1_queue', 2)  # Queue для Consumer 1 с задержкой 2 с
+    process_messages.delay('consumer2_queue', 0)  # Queue для Consumer 2 без задержки

antonov_dmitry_lab4/rabbit/publisher.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+import pika
+import time
+
+connection_params = pika.ConnectionParameters(
+    host='localhost',  # RabbitMQ server hostname
+    port=15672,        # RabbitMQ server port
+    credentials=pika.PlainCredentials('guest', 'guest')  # credentials
+)
+
+connection = pika.BlockingConnection(connection_params)
+channel = connection.channel()
+
+# Объявляем exchange с именем 'logs' типа 'fanout'
+channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
+
+# Отдаем сообщение в 'logs' exchange каждую секунду
+while True:
+    message = "Пациент прибыл"  # Сообщение
+    channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message)
+    print(f" [x] Отправлено сообщение: {message}")
+    time.sleep(1)
+
+connection.close()