aleikin_artem_lab_8 is ready

.gitignore

@@ -0,0 +1,15 @@
+################################################################################
+# Данный GITIGNORE-файл был автоматически создан Microsoft(R) Visual Studio.
+################################################################################
+
+/.vs
+/aleikin_artem_lab_3
+/aleikin_artem_lab_4
+/aleikin_artem_lab_5/MultiplyMatrix
+/aleikin_artem_lab_6/DerminantMatrix
+/dozorova_alena_lab_2
+/dozorova_alena_lab_3
+/dozorova_alena_lab_3/PostService/obj/Debug/net6.0/.NETCoreApp,Version=v6.0.AssemblyAttributes.cs
+/dozorova_alena_lab_4
+/dozorova_alena_lab_5/ConsoleApp1/obj
+/dozorova_alena_lab_6/ConsoleApp1/obj

aleikin_artem_lab_8/readme.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+# Лабораторная работа 8 - Про устройство распределенных систем
+## ПИбд-42 || Алейкин Артем
+
+### Ответы на вопросы
+
+#### Зачем сложные системы (например, социальная сеть ВКонтакте) пишутся в "распределенном" стиле, где каждое отдельное приложение (или сервис) функционально выполняет только ограниченный спектр задач?
+В первую очередь это удобно, эффективно и безопасно. Например при распредленном стиле, взаимодействие между частями кода(по факту его разделили на микросервисы) сильно ослабляется, за счёт чего мы получаем модульность.
+> Модульность сама по себе даёт множество преимуществ.
+> > 1. Возможность нанимать совершенно разные команды сотрудников для разработки конкретных модулей. То есть каждый модуль(сервис) может развиваться и масштабироваться независимо от остальных. 
+> > 2. Дебагинг, отслеживание ошибок, контролирование кода всё это проще, ведь мы сразу понимаем в каком модуле приложения находится нерабочий код, чтобы оперативно назначить разработчика для исправления ошибок.
+> > 3. Отказоустойчивость - в том же вконтакте может упасть, к примеру, сервис музыки, но это означает, что только он и будет нерабочим, в том время как остальные сервисы даже не знают об этом и продолжают работать в штатном режиме.
+
+#### Для чего были созданы системы оркестрации приложений? Каким образом они упрощают / усложняют разработку и сопровождение распределенных систем?
+Нужны они для возможности централизованного запуска и управления всеми сервисами приложения.
+Так же они значительно упрощают разворачивание своего приложения на чужих машинах.
+
+#### Для чего нужны очереди обработки сообщений и что может подразумеваться под сообщениями?
+Очереди обработки сообщений нужны для возможности реализации "общения" сервисов между собой. 
+Некоторые сервисы могут зависеть от результатов других сервисов, для этого нужно "уведомить" второй сервис, о том, что он должен что-то сделать.
+А также очереди ответственны за сохранность переданных данных.
+
+#### Какие преимущества и недостатки распределенных приложений существуют на Ваш взгляд?
+Я думаю, что о преимуществах достаточно подробно расписал это в первом пункте, поэтому здесь будут упомянут лишь недостатки.
+К недостаткам я могу отнести следующие факторы:
+> 1. Ослабление централизованного контроля - имеется в виду, что каждый модуль(сервис) более суверенный и мы далеко не всегда можем знать (имеется в виду, если проект разрабатывается командой людей, а не одним человеком), что там происходит. Что-то вроде черного ящика - даём данные и забираем результат, а процесс получения результата нам неизвестен.
+> 2. Увеличение сложности разработки проекта в целом - требуется больше времени на проектирование архитектуры приложения, появляются накладные расходы на написание кода прослоек между сервисами, так же стоит отметить сложность отлавливание распредленных ошибок. 
+
+#### Целесообразно ли в сложную распределенную систему внедрять параллельные вычисления? Приведите примеры, когда это действительно нужно, а когда нет.
+Параллельные вычисления целесообразны, когда задача требует обработки больших объёмов данных или сложных вычислений. Например, анализ пользовательской активности, обучение моделей машинного обучения или обработка видео выгодно распределять между узлами. Но если задача не требует высокой производительности и её легко решить последовательно, внедрение параллелизма может усложнить систему без ощутимой пользы.

bazunov_andrew_lab_2/README.md

@@ -1,6 +1,11 @@
-# Распределенные вычисления и приложения Л3
+# Распределенные вычисления и приложения Л2
 ## _Автор Базунов Андрей Игревич ПИбд-42_
 
+Сервисы ( _порядок исполнения сервисов соблюден_ ):
+- 1.FileCreator - (_Создание тестовых данных_)
+- 2.FirstService - (_Выполнение 1.4 варианта задания_)
+- 3.SecondService - (_Выполнение 2.2 варианта задания_)
+
 В качестве основного языка был выбран GoLang. Для каждого сервиса был создан DOCKERFILE где были прописаны условия и действия для сборки каждого из модулей
 
 # Docker
@@ -22,4 +27,4 @@ docker-compose up -d --build
 docker-compose down
 ```
 
-[Демонстрация работы](https://vk.com/video/@viltskaa?z=video236673313_456239577%2Fpl_236673313_-2)
+[Демонстрация работы](https://vk.com/video236673313_456239575)

bazunov_andrew_lab_3/PersonApp/.env

@@ -1,4 +0,0 @@
-PORT=8080
-TASK_APP_URL=http://task-app:8000
-TIMEOUT=15
-DATABASE=./database.db

bazunov_andrew_lab_3/PersonApp/Dockerfile

@@ -1,14 +0,0 @@
-FROM golang:1.23
-
-WORKDIR /app
-
-COPY go.mod go.sum ./
-RUN go mod download
-
-COPY . .
-
-RUN go build -o /bin/PersonApp
-
-EXPOSE 8080
-
-CMD ["/bin/PersonApp"]

bazunov_andrew_lab_3/PersonApp/go.mod

@@ -1,10 +0,0 @@
-module PersonApp
-
-go 1.23.1
-
-require (
-	github.com/gorilla/mux v1.8.1
-	github.com/mattn/go-sqlite3 v1.14.24
-)
-
-require github.com/joho/godotenv v1.5.1 // indirect

bazunov_andrew_lab_3/PersonApp/go.sum

@@ -1,6 +0,0 @@
-github.com/gorilla/mux v1.8.1 h1:TuBL49tXwgrFYWhqrNgrUNEY92u81SPhu7sTdzQEiWY=
-github.com/gorilla/mux v1.8.1/go.mod h1:AKf9I4AEqPTmMytcMc0KkNouC66V3BtZ4qD5fmWSiMQ=
-github.com/joho/godotenv v1.5.1 h1:7eLL/+HRGLY0ldzfGMeQkb7vMd0as4CfYvUVzLqw0N0=
-github.com/joho/godotenv v1.5.1/go.mod h1:f4LDr5Voq0i2e/R5DDNOoa2zzDfwtkZa6DnEwAbqwq4=
-github.com/mattn/go-sqlite3 v1.14.24 h1:tpSp2G2KyMnnQu99ngJ47EIkWVmliIizyZBfPrBWDRM=
-github.com/mattn/go-sqlite3 v1.14.24/go.mod h1:Uh1q+B4BYcTPb+yiD3kU8Ct7aC0hY9fxUwlHK0RXw+Y=

bazunov_andrew_lab_3/PersonApp/handlers/handlers.go

@@ -1,157 +0,0 @@
-package handlers
-
-import (
-	"PersonApp/httpClient"
-	"PersonApp/models"
-	"PersonApp/repository"
-	"encoding/json"
-	"fmt"
-	"github.com/gorilla/mux"
-	"net/http"
-	"strconv"
-)
-
-func InitRoutes(r *mux.Router, rep repository.PersonRepository, cln httpClient.Client) {
-	r.HandleFunc("/", GetPersons(rep, cln)).Methods("GET")
-	r.HandleFunc("/{id:[0-9]+}", GetPersonById(rep, cln)).Methods("GET")
-	r.HandleFunc("/", CreatePerson(rep)).Methods("POST")
-	r.HandleFunc("/{id:[0-9]+}", UpdatePerson(rep)).Methods("PUT")
-	r.HandleFunc("/{id:[0-9]+}", DeletePerson(rep)).Methods("DELETE")
-}
-
-func GetPersons(rep repository.PersonRepository, cln httpClient.Client) http.HandlerFunc {
-	return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
-		w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
-		fmt.Println("GET PERSONS")
-
-		persons, err := rep.GetAllPersons()
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		for i := 0; i < len(persons); i++ {
-			tasks, _ := cln.GetPersonTasks(persons[i].Id)
-			persons[i].Tasks = tasks
-		}
-
-		err = json.NewEncoder(w).Encode(persons)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-	}
-}
-
-func GetPersonById(rep repository.PersonRepository, cln httpClient.Client) http.HandlerFunc {
-	return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
-		w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
-		id, err := strconv.Atoi(mux.Vars(r)["id"])
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		person, err := rep.GetPersonById(id)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		tasks, err := cln.GetPersonTasks(id)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		} else {
-			person.Tasks = tasks
-		}
-
-		err = json.NewEncoder(w).Encode(person)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-	}
-}
-
-func CreatePerson(rep repository.PersonRepository) http.HandlerFunc {
-	return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
-		w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
-
-		var person *models.Person
-
-		err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&person)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		person, err = rep.CreatePerson(*person)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		w.WriteHeader(http.StatusCreated)
-		err = json.NewEncoder(w).Encode(person)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-	}
-}
-
-func UpdatePerson(rep repository.PersonRepository) http.HandlerFunc {
-	return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
-		w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
-
-		id, err := strconv.Atoi(mux.Vars(r)["id"])
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		var person *models.Person
-		err = json.NewDecoder(r.Body).Decode(&person)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		person, err = rep.UpdatePerson(models.Person{
-			Id:    id,
-			Name:  person.Name,
-			Tasks: nil,
-		})
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		w.WriteHeader(http.StatusAccepted)
-		err = json.NewEncoder(w).Encode(person)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-		}
-	}
-}
-
-func DeletePerson(rep repository.PersonRepository) http.HandlerFunc {
-	return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
-		w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
-
-		id, err := strconv.Atoi(mux.Vars(r)["id"])
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		err = rep.DeletePerson(id)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		w.WriteHeader(http.StatusOK)
-	}
-}

bazunov_andrew_lab_3/PersonApp/httpClient/client.go

@@ -1,72 +0,0 @@
-package httpClient
-
-import (
-	"PersonApp/models"
-	"encoding/json"
-	"fmt"
-	"io"
-	"net/http"
-	"time"
-)
-
-type Client interface {
-	GetPersonTasks(id int) ([]models.Task, error)
-	TestConnection() (bool, error)
-}
-
-type client struct {
-	BaseUrl string
-	Timeout time.Duration
-}
-
-func (c *client) TestConnection() (bool, error) {
-	client := &http.Client{Timeout: c.Timeout}
-	url := fmt.Sprintf("%s/", c.BaseUrl)
-	resp, err := client.Get(url)
-
-	if err != nil {
-		return false, err
-	}
-
-	defer func(Body io.ReadCloser) {
-		err := Body.Close()
-		if err != nil {
-			return
-		}
-	}(resp.Body)
-
-	if resp.StatusCode != http.StatusOK {
-		return false, fmt.Errorf("bad status code: %d", resp.StatusCode)
-	}
-	return true, nil
-}
-
-func (c *client) GetPersonTasks(id int) ([]models.Task, error) {
-	client := &http.Client{Timeout: c.Timeout * time.Second}
-	url := fmt.Sprintf("%s/f/%d", c.BaseUrl, id)
-
-	resp, err := client.Get(url)
-	if err != nil {
-		return nil, err
-	}
-	defer func(Body io.ReadCloser) {
-		err := Body.Close()
-		if err != nil {
-
-		}
-	}(resp.Body)
-
-	body, _ := io.ReadAll(resp.Body)
-
-	var tasks []models.Task
-	if err := json.Unmarshal(body, &tasks); err != nil {
-		fmt.Printf("Unmarshal error: %s", err)
-		return []models.Task{}, err
-	}
-
-	return tasks, nil
-}
-
-func NewClient(baseUrl string, timeout time.Duration) Client {
-	return &client{BaseUrl: baseUrl, Timeout: timeout}
-}

bazunov_andrew_lab_3/PersonApp/httpTests/test.http

@@ -1,34 +0,0 @@
-GET http://localhost/person-app/
-Accept: application/json
-
-###
-
-GET http://localhost/person-app/1
-Accept: application/json
-
-###
-
-POST http://localhost/person-app/
-Accept: application/json
-Content-Type: application/json
-
-{
-  "name": "TEST3"
-}
-
-###
-
-PUT http://localhost/person-app/3
-Accept: application/json
-Content-Type: application/json
-
-{
-  "name": "TEST11"
-}
-
-###
-
-DELETE http://localhost/person-app/3
-Accept: application/json
-
-###

bazunov_andrew_lab_3/PersonApp/main.go

@@ -1,47 +0,0 @@
-package main
-
-import (
-	"PersonApp/handlers"
-	"PersonApp/httpClient"
-	"PersonApp/repository"
-	"PersonApp/storage"
-	"github.com/gorilla/mux"
-	"github.com/joho/godotenv"
-	"net/http"
-	"os"
-	"strconv"
-	"time"
-)
-
-func main() {
-	err := godotenv.Load(".env")
-	if err != nil {
-		panic("Error loading .env file")
-	}
-
-	url := os.Getenv("TASK_APP_URL")
-	port := os.Getenv("PORT")
-	databasePath := os.Getenv("DATABASE")
-	timeout, err := strconv.Atoi(os.Getenv("TIMEOUT"))
-
-	if err != nil {
-		panic("Error converting timeout to int")
-	}
-
-	database, err := storage.Init(databasePath)
-	if err != nil {
-		panic(err)
-	}
-
-	cln := httpClient.NewClient(url, time.Duration(timeout))
-	rep := repository.NewPersonRepository(database)
-	router := mux.NewRouter()
-	handlers.InitRoutes(router, rep, cln)
-
-	err = http.ListenAndServe(":"+port, router)
-	if err != nil {
-		panic(err)
-	}
-
-	storage.Close(database)
-}

bazunov_andrew_lab_3/PersonApp/models/models.go

@@ -1,24 +0,0 @@
-package models
-
-type Person struct {
-	Id    int    `json:"id"`
-	Name  string `json:"name"`
-	Tasks []Task `json:"tasks"`
-}
-
-type PersonCreate struct {
-	Name string `json:"name"`
-}
-
-type Task struct {
-	Id       int    `json:"id"`
-	PersonId int    `json:"person_id"`
-	Name     string `json:"name"`
-	Date     string `json:"date"`
-}
-
-type TaskCreate struct {
-	PersonId int    `json:"person_id"`
-	Name     string `json:"name"`
-	Date     string `json:"date"`
-}

bazunov_andrew_lab_3/PersonApp/repository/personRepository.go

@@ -1,99 +0,0 @@
-package repository
-
-import (
-	"PersonApp/models"
-	"database/sql"
-)
-
-type PersonRepository interface {
-	GetAllPersons() ([]models.Person, error)
-	GetPersonById(id int) (*models.Person, error)
-	CreatePerson(person models.Person) (*models.Person, error)
-	UpdatePerson(person models.Person) (*models.Person, error)
-	DeletePerson(id int) error
-}
-
-type personRepository struct {
-	DB *sql.DB
-}
-
-func NewPersonRepository(db *sql.DB) PersonRepository {
-	return &personRepository{DB: db}
-}
-
-func (pr *personRepository) GetAllPersons() ([]models.Person, error) {
-	rows, err := pr.DB.Query("select * from Persons")
-	if err != nil {
-		return nil, err
-	}
-
-	defer func(rows *sql.Rows) {
-		err := rows.Close()
-		if err != nil {
-			panic(err)
-		}
-	}(rows)
-
-	var persons []models.Person
-
-	for rows.Next() {
-		p := models.Person{}
-		err := rows.Scan(&p.Id, &p.Name)
-		if err != nil {
-			panic(err)
-		}
-
-		persons = append(persons, p)
-	}
-
-	return persons, err
-}
-
-func (pr *personRepository) GetPersonById(id int) (*models.Person, error) {
-	row := pr.DB.QueryRow("select * from Persons where id=?", id)
-
-	person := models.Person{}
-	err := row.Scan(&person.Id, &person.Name)
-	if err != nil {
-		return nil, err
-	}
-
-	return &person, err
-}
-
-func (pr *personRepository) CreatePerson(p models.Person) (*models.Person, error) {
-	res, err := pr.DB.Exec("INSERT INTO Persons (name) values (?)", p.Name)
-
-	if err != nil {
-		return nil, err
-	}
-
-	if res == nil {
-		return nil, nil
-	}
-
-	return &p, err
-}
-
-func (pr *personRepository) UpdatePerson(p models.Person) (*models.Person, error) {
-	res, err := pr.DB.Exec("UPDATE Persons SET name = ? WHERE id = ?", p.Name, p.Id)
-
-	if err != nil {
-		return nil, err
-	}
-
-	if res == nil {
-		return nil, nil
-	}
-
-	return &p, err
-}
-
-func (pr *personRepository) DeletePerson(id int) error {
-	_, err := pr.DB.Exec("DELETE FROM Persons WHERE id = ?", id)
-
-	if err != nil {
-		return err
-	}
-	return nil
-}

bazunov_andrew_lab_3/PersonApp/storage/db.go

@@ -1,36 +0,0 @@
-package storage
-
-import (
-	"database/sql"
-	_ "github.com/mattn/go-sqlite3"
-)
-
-func Init(databasePath string) (*sql.DB, error) {
-	db, err := sql.Open("sqlite3", databasePath)
-
-	if err != nil || db == nil {
-		return nil, err
-	}
-
-	if err := createTableIfNotExists(db); err != nil {
-		return nil, err
-	}
-
-	return db, nil
-}
-
-func Close(db *sql.DB) {
-	err := db.Close()
-	if err != nil {
-		return
-	}
-}
-
-func createTableIfNotExists(db *sql.DB) error {
-	if result, err := db.Exec(
-		"CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Persons`(Id integer primary key autoincrement, Name text not null);",
-	); err != nil || result == nil {
-		return err
-	}
-	return nil
-}

bazunov_andrew_lab_3/TaskApp/.env

@@ -1,4 +0,0 @@
-PORT=8000
-PERSON_APP_URL=http://person-app:8080
-TIMEOUT=15
-DATABASE=./database.db

bazunov_andrew_lab_3/TaskApp/Dockerfile

@@ -1,14 +0,0 @@
-FROM golang:1.23
-
-WORKDIR /app
-
-COPY go.mod go.sum ./
-RUN go mod download
-
-COPY . .
-
-RUN go build -o /bin/TaskApp
-
-EXPOSE 8000
-
-CMD ["/bin/TaskApp"]

bazunov_andrew_lab_3/TaskApp/go.mod

@@ -1,10 +0,0 @@
-module TaskApp
-
-go 1.23.1
-
-require (
-	github.com/gorilla/mux v1.8.1
-	github.com/mattn/go-sqlite3 v1.14.24
-)
-
-require github.com/joho/godotenv v1.5.1

bazunov_andrew_lab_3/TaskApp/go.sum

@@ -1,6 +0,0 @@
-github.com/gorilla/mux v1.8.1 h1:TuBL49tXwgrFYWhqrNgrUNEY92u81SPhu7sTdzQEiWY=
-github.com/gorilla/mux v1.8.1/go.mod h1:AKf9I4AEqPTmMytcMc0KkNouC66V3BtZ4qD5fmWSiMQ=
-github.com/joho/godotenv v1.5.1 h1:7eLL/+HRGLY0ldzfGMeQkb7vMd0as4CfYvUVzLqw0N0=
-github.com/joho/godotenv v1.5.1/go.mod h1:f4LDr5Voq0i2e/R5DDNOoa2zzDfwtkZa6DnEwAbqwq4=
-github.com/mattn/go-sqlite3 v1.14.24 h1:tpSp2G2KyMnnQu99ngJ47EIkWVmliIizyZBfPrBWDRM=
-github.com/mattn/go-sqlite3 v1.14.24/go.mod h1:Uh1q+B4BYcTPb+yiD3kU8Ct7aC0hY9fxUwlHK0RXw+Y=

bazunov_andrew_lab_3/TaskApp/handlers/handlers.go

@@ -1,177 +0,0 @@
-package handlers
-
-import (
-	"TaskApp/httpClient"
-	"TaskApp/models"
-	"TaskApp/repository"
-	"encoding/json"
-	"fmt"
-	"github.com/gorilla/mux"
-	"net/http"
-	"strconv"
-)
-
-func InitRoutes(r *mux.Router, rep repository.TaskRepository, cln httpClient.Client) {
-	r.HandleFunc("/", GetTasks(rep)).Methods("GET")
-	r.HandleFunc("/{id:[0-9]+}", GetTaskById(rep)).Methods("GET")
-	r.HandleFunc("/", CreateTask(rep, cln)).Methods("POST")
-	r.HandleFunc("/{id:[0-9]+}", UpdateTask(rep)).Methods("PUT")
-	r.HandleFunc("/{id:[0-9]+}", DeleteTask(rep)).Methods("DELETE")
-	r.HandleFunc("/f/{id:[0-9]+}", GetPersonTasks(rep)).Methods("GET")
-}
-
-func GetTasks(rep repository.TaskRepository) http.HandlerFunc {
-	return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
-		w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
-		tasks, err := rep.GetAllTasks()
-		if err != nil {
-			w.WriteHeader(http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		err = json.NewEncoder(w).Encode(tasks)
-		if err != nil {
-			w.WriteHeader(http.StatusInternalServerError)
-		}
-	}
-}
-
-func GetTaskById(rep repository.TaskRepository) http.HandlerFunc {
-	return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
-		w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
-		id, err := strconv.Atoi(mux.Vars(r)["id"])
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		person, err := rep.GetTaskById(id)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		err = json.NewEncoder(w).Encode(person)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-	}
-}
-
-func GetPersonTasks(rep repository.TaskRepository) http.HandlerFunc {
-	return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
-		w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
-		id, err := strconv.Atoi(mux.Vars(r)["id"])
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusBadRequest)
-			return
-		}
-
-		tasks, err := rep.GetUserTasks(id)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		err = json.NewEncoder(w).Encode(tasks)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-	}
-}
-
-func CreateTask(rep repository.TaskRepository, cln httpClient.Client) http.HandlerFunc {
-	return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
-		w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
-
-		var task *models.TaskCreate
-
-		err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&task)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		if &task.Name == nil || &task.PersonId == nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		person, err := cln.GetPerson(task.PersonId)
-
-		if err != nil {
-			fmt.Println(err)
-			http.Error(w, "Connection to PersonApp is confused.", http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		if person == nil {
-			http.Error(w, fmt.Sprintf("Person with id=%d is't founded.", person.Id), http.StatusBadGateway)
-			return
-		}
-
-		newTask, err := rep.CreateTask(*task)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		w.WriteHeader(http.StatusCreated)
-		err = json.NewEncoder(w).Encode(newTask)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-	}
-}
-
-func UpdateTask(rep repository.TaskRepository) http.HandlerFunc {
-	return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
-		w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
-
-		id, err := strconv.Atoi(mux.Vars(r)["id"])
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusBadRequest)
-			return
-		}
-
-		var task *models.TaskCreate
-
-		err = json.NewDecoder(r.Body).Decode(&task)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-
-		newTask, err := rep.UpdateTask(models.Task{Id: id, Name: task.Name, Date: task.Date})
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-		err = json.NewEncoder(w).Encode(newTask)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-		}
-	}
-}
-
-func DeleteTask(rep repository.TaskRepository) http.HandlerFunc {
-	return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
-		w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
-
-		id, err := strconv.Atoi(mux.Vars(r)["id"])
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusBadRequest)
-			return
-		}
-
-		err = rep.DeleteTask(id)
-		if err != nil {
-			http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
-			return
-		}
-		w.WriteHeader(http.StatusOK)
-	}
-}

bazunov_andrew_lab_3/TaskApp/httpClient/client.go

@@ -1,73 +0,0 @@
-package httpClient
-
-import (
-	"TaskApp/models"
-	"encoding/json"
-	"fmt"
-	"io"
-	"log"
-	"net/http"
-	"time"
-)
-
-type Client interface {
-	GetPerson(id int) (*models.Person, error)
-	TestConnection() (bool, error)
-}
-
-type client struct {
-	BaseUrl string
-	Timeout time.Duration
-}
-
-func (c *client) TestConnection() (bool, error) {
-	client := &http.Client{Timeout: c.Timeout}
-	url := fmt.Sprintf("%s/", c.BaseUrl)
-	resp, err := client.Get(url)
-
-	if err != nil {
-		return false, err
-	}
-
-	defer func(Body io.ReadCloser) {
-		err := Body.Close()
-		if err != nil {
-			return
-		}
-	}(resp.Body)
-
-	if resp.StatusCode != http.StatusOK {
-		return false, fmt.Errorf("bad status code: %d", resp.StatusCode)
-	}
-	return true, nil
-}
-
-func (c *client) GetPerson(id int) (*models.Person, error) {
-	client := &http.Client{Timeout: c.Timeout * time.Second}
-	url := fmt.Sprintf("%s/%d", c.BaseUrl, id)
-
-	resp, err := client.Get(url)
-	if err != nil {
-		return nil, err
-	}
-	defer func(Body io.ReadCloser) {
-		err := Body.Close()
-		if err != nil {
-
-		}
-	}(resp.Body)
-
-	body, _ := io.ReadAll(resp.Body)
-
-	var person models.Person
-	if err := json.Unmarshal(body, &person); err != nil {
-		log.Printf("Unmarshal error: %s", err)
-		return nil, err
-	}
-
-	return &person, nil
-}
-
-func NewClient(baseUrl string, timeout time.Duration) Client {
-	return &client{BaseUrl: baseUrl, Timeout: timeout}
-}

bazunov_andrew_lab_3/TaskApp/httpTests/tests.http

@@ -1,37 +0,0 @@
-GET http://localhost/task-app/
-Accept: application/json
-
-###
-
-GET http://localhost/task-app/4
-Accept: application/json
-
-###
-
-POST http://localhost/task-app/
-Accept: application/json
-Content-Type: application/json
-
-{
-  "name": "TEST2",
-  "person_id": 1,
-  "date": "19.02.2202"
-}
-
-###
-
-PUT http://localhost/task-app/4
-Accept: application/json
-Content-Type: application/json
-
-{
-  "name": "TEST5",
-  "date": "19.02.2202"
-}
-
-###
-
-DELETE http://localhost/task-app/4
-Accept: application/json
-
-###

bazunov_andrew_lab_3/TaskApp/main.go

@@ -1,47 +0,0 @@
-package main
-
-import (
-	"TaskApp/handlers"
-	"TaskApp/httpClient"
-	"TaskApp/repository"
-	"TaskApp/storage"
-	"github.com/gorilla/mux"
-	"github.com/joho/godotenv"
-	"net/http"
-	"os"
-	"strconv"
-	"time"
-)
-
-func main() {
-	err := godotenv.Load(".env")
-	if err != nil {
-		panic("Error loading .env file")
-	}
-
-	url := os.Getenv("PERSON_APP_URL")
-	port := os.Getenv("PORT")
-	databasePath := os.Getenv("DATABASE")
-	timeout, err := strconv.Atoi(os.Getenv("TIMEOUT"))
-
-	if err != nil {
-		panic("Error converting timeout to int")
-	}
-
-	database, err := storage.Init(databasePath)
-	if err != nil {
-		panic(err)
-	}
-
-	cln := httpClient.NewClient(url, time.Duration(timeout))
-	rep := repository.NewTaskRepository(database)
-	router := mux.NewRouter()
-	handlers.InitRoutes(router, rep, cln)
-
-	err = http.ListenAndServe(":"+port, router)
-	if err != nil {
-		panic(err)
-	}
-
-	storage.Close(database)
-}

bazunov_andrew_lab_3/TaskApp/models/models.go

@@ -1,24 +0,0 @@
-package models
-
-type Person struct {
-	Id    int    `json:"id"`
-	Name  string `json:"name"`
-	Tasks []Task `json:"tasks"`
-}
-
-type PersonCreate struct {
-	Name string `json:"name"`
-}
-
-type Task struct {
-	Id       int    `json:"id"`
-	PersonId int    `json:"person_id"`
-	Name     string `json:"name"`
-	Date     string `json:"date"`
-}
-
-type TaskCreate struct {
-	PersonId int    `json:"person_id"`
-	Name     string `json:"name"`
-	Date     string `json:"date"`
-}

bazunov_andrew_lab_3/TaskApp/repository/taskRepository.go

@@ -1,121 +0,0 @@
-package repository
-
-import (
-	"TaskApp/models"
-	"database/sql"
-)
-
-type TaskRepository interface {
-	GetAllTasks() ([]models.Task, error)
-	GetTaskById(id int) (*models.Task, error)
-	GetUserTasks(id int) ([]models.Task, error)
-	CreateTask(task models.TaskCreate) (*models.Task, error)
-	UpdateTask(task models.Task) (*models.Task, error)
-	DeleteTask(id int) error
-}
-
-type taskRepository struct {
-	DB *sql.DB
-}
-
-func (t taskRepository) GetUserTasks(id int) ([]models.Task, error) {
-	rows, err := t.DB.Query("select * from Tasks where PersonId = ?", id)
-	if err != nil {
-		return nil, err
-	}
-
-	defer func(rows *sql.Rows) {
-		err := rows.Close()
-		if err != nil {
-			panic(err)
-		}
-	}(rows)
-
-	var tasks []models.Task
-
-	for rows.Next() {
-		p := models.Task{}
-		err := rows.Scan(&p.Id, &p.Name, &p.PersonId, &p.Date)
-		if err != nil {
-			panic(err)
-		}
-
-		tasks = append(tasks, p)
-	}
-
-	return tasks, err
-}
-
-func (t taskRepository) GetAllTasks() ([]models.Task, error) {
-	rows, err := t.DB.Query("select * from Tasks")
-	if err != nil {
-		return nil, err
-	}
-
-	defer func(rows *sql.Rows) {
-		err := rows.Close()
-		if err != nil {
-			panic(err)
-		}
-	}(rows)
-
-	var tasks []models.Task
-
-	for rows.Next() {
-		p := models.Task{}
-		err := rows.Scan(&p.Id, &p.Name, &p.PersonId, &p.Date)
-		if err != nil {
-			panic(err)
-		}
-
-		tasks = append(tasks, p)
-	}
-
-	return tasks, err
-}
-
-func (t taskRepository) GetTaskById(id int) (*models.Task, error) {
-	row := t.DB.QueryRow("select * from Tasks where id=?", id)
-
-	task := models.Task{}
-	err := row.Scan(&task.Id, &task.Name, &task.PersonId, &task.Date)
-	if err != nil {
-		return nil, err
-	}
-
-	return &task, err
-}
-
-func (t taskRepository) CreateTask(task models.TaskCreate) (*models.Task, error) {
-	_, err := t.DB.Exec("INSERT INTO Tasks(Name, PersonId, Date) VALUES (?, ?, ?)", task.Name, task.PersonId, task.Date)
-	if err != nil {
-		return nil, err
-	}
-
-	return &models.Task{
-		Id:       0,
-		PersonId: task.PersonId,
-		Name:     task.Name,
-		Date:     task.Date,
-	}, err
-}
-
-func (t taskRepository) UpdateTask(task models.Task) (*models.Task, error) {
-	_, err := t.DB.Exec("UPDATE Tasks SET name = ?, date = ? WHERE id = ?", task.Name, task.Date, task.Id)
-	if err != nil {
-		return nil, err
-	}
-	return &task, err
-}
-
-func (t taskRepository) DeleteTask(id int) error {
-	_, err := t.DB.Exec("DELETE FROM Tasks WHERE id = ?", id)
-	if err != nil {
-		return err
-	}
-	return nil
-}
-
-func NewTaskRepository(db *sql.DB) TaskRepository {
-	return &taskRepository{DB: db}
-}

bazunov_andrew_lab_3/TaskApp/storage/db.go

@@ -1,36 +0,0 @@
-package storage
-
-import (
-	"database/sql"
-	_ "github.com/mattn/go-sqlite3"
-)
-
-func Init(databasePath string) (*sql.DB, error) {
-	db, err := sql.Open("sqlite3", databasePath)
-
-	if err != nil || db == nil {
-		return nil, err
-	}
-
-	if err := createTableIfNotExists(db); err != nil {
-		return nil, err
-	}
-
-	return db, nil
-}
-
-func Close(db *sql.DB) {
-	err := db.Close()
-	if err != nil {
-		return
-	}
-}
-
-func createTableIfNotExists(db *sql.DB) error {
-	if result, err := db.Exec(
-		"CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Tasks`(Id integer primary key autoincrement, Name text not null, PersonId integer not null, Date text not null);",
-	); err != nil || result == nil {
-		return err
-	}
-	return nil
-}

bazunov_andrew_lab_3/docker-compose.yaml

@@ -1,34 +0,0 @@
-services:
-  person-app:
-    build:
-      context: ./PersonApp
-      dockerfile: Dockerfile
-    networks:
-      - network
-    ports:
-      - "8080:8080"
-
-  task-app:
-    build:
-      context: ./TaskApp
-      dockerfile: Dockerfile
-    networks:
-      - network
-    ports:
-      - "8000:8000"
-
-  nginx:
-    image: nginx
-    ports:
-      - "80:80"
-    volumes:
-      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
-    networks:
-      - network
-    depends_on:
-      - person-app
-      - task-app
-
-networks:
-  network:
-    driver: bridge

bazunov_andrew_lab_3/nginx.conf

@@ -1,59 +0,0 @@
-events {
-    worker_connections 1024;
-}
-
-http {
-    server {
-        listen 80;
-        server_name localhost;
-
-        location /person-app/ {
-            proxy_pass http://person-app:8080/;
-            proxy_set_header Host $host;
-            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
-            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
-            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
-            add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*';
-            add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS';
-            add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'Origin, Content-Type, Accept, Authorization';
-
-        }
-
-        location /task-app/ {
-            proxy_pass http://task-app:8000/;
-            proxy_set_header Host $host;
-            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
-            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
-            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
-            add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*';
-            add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS';
-            add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'Origin, Content-Type, Accept, Authorization';
-        }
-
-        # Прокси для Swagger (Stream-сервис)
-        #location /stream-service/swagger/ {
-        #    proxy_pass http://stream-service:8000/swagger/;
-        #    proxy_set_header Host $host;
-        #    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
-        #    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
-        #    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
-        #}
-
-        # Прокси для Swagger (Message-сервис)
-        #location /message-service/swagger/ {
-        #    proxy_pass http://message-service:8080/swagger/;
-        #    proxy_set_header Host $host;
-        #    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
-        #    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
-        #    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
-        #}
-
-        #location /stream-service/doc.json {
-        #    proxy_pass http://stream-service:8000/doc.json;
-        #}
-
-        #location /message-service/doc.json {
-        #    proxy_pass http://message-service:8080/doc.json;
-        #}
-    }
-}

bazunov_andrew_lab_4/README.md

@@ -1,34 +0,0 @@
-# Лабораторная работа №4: Работа с брокером сообщений (RabbitMQ)
-
-## Цель
-
-Изучение проектирования приложений с использованием брокера сообщений RabbitMQ.
-
----
-
-## Задачи
-
-> 1. **Установить RabbitMQ**  
-     Установите RabbitMQ на локальный компьютер (или используйте Docker).
->- [Скачивание RabbitMQ](https://www.rabbitmq.com/download.html)
->- [Релизы RabbitMQ](https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server/releases/)
->- **Пройти уроки RabbitMQ**
->- Сделайте скриншоты, показывающие запуск `producer` и `consumer` и передачу сообщений.
-
----
-## Первый урок
-> ![img.png](static/img1.png)
-
----
-## Второй урок
->![img.png](static/img2.png)
->![img_1.png](static/img3.png)
-
----
-## Третий урок
-> ![img.png](static/img4.png)
-
----
-## Задача
->![img.png](static/img5.png)
-> ![img.png](static/img.png)

bazunov_andrew_lab_4/docker-compose.yaml

@@ -1,17 +0,0 @@
-version: "3.2"
-services:
-  rabbitmq:
-    image: rabbitmq:3-management-alpine
-    container_name: 'rabbitmq'
-    ports:
-        - "5672:5672"
-        - "15672:15672"
-    volumes:
-        - ~/.docker-conf/rabbitmq/data/:/var/lib/rabbitmq/
-        - ~/.docker-conf/rabbitmq/log/:/var/log/rabbitmq
-    networks:
-        - rabbitmq_go_net
-
-networks:
-  rabbitmq_go_net:
-    driver: bridge

bazunov_andrew_lab_4/example/vk_author.py

@@ -1,47 +0,0 @@
-from datetime import datetime
-import random
-import threading
-
-import pika
-import sys
-
-_alphabet = [chr(i) for i in range(97, 123)]
-
-
-def run_every_n_seconds(seconds, action, *args):
-    threading.Timer(seconds, run_every_n_seconds, [seconds, action] + list(args)).start()
-    action(*args)
-
-
-def generate_message():
-    now = datetime.now()
-    current_time = now.strftime("%H:%M:%S")
-    return f"[{current_time}] " + "".join(random.choices(_alphabet, k=random.randint(1, 10)))
-
-
-def send_message(channel_local):
-    message = generate_message()
-    channel_local.basic_publish(
-        exchange='vk_messages',
-        routing_key='vk_messages',
-        body=message,
-        properties=pika.BasicProperties(
-            delivery_mode=pika.DeliveryMode.Persistent
-        ))
-    print(f"[vkAuthor] Sent {message}")
-
-
-def main(conn: pika.BlockingConnection):
-    channel = conn.channel()
-    channel.exchange_declare(exchange='vk_messages', exchange_type='fanout')
-    run_every_n_seconds(1, send_message, channel)
-
-
-if __name__ == '__main__':
-    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-
-    try:
-        main(connection)
-    except KeyboardInterrupt:
-        connection.close()
-        sys.exit(0)

bazunov_andrew_lab_4/example/vk_reader.py

@@ -1,44 +0,0 @@
-import sys
-from datetime import datetime
-
-import pika
-
-_QUEUE_NAME = "vk_messages_queue"
-_EXCHANGE_NAME = "vk_messages"
-
-
-def main():
-    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-    channel = connection.channel()
-
-    channel.exchange_declare(
-        exchange=_EXCHANGE_NAME,
-        exchange_type='fanout'
-    )
-
-    channel.queue_declare(queue=_QUEUE_NAME, exclusive=True)
-    channel.queue_bind(exchange=_EXCHANGE_NAME, queue=_QUEUE_NAME)
-
-    def callback(ch, method, properties, body):
-        now = datetime.now()
-        current_time = now.strftime("%H:%M:%S")
-
-        print(f"[vkReader] Received [{str(body)}] in [{current_time}]")
-        ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
-
-    channel.basic_consume(
-        queue=_QUEUE_NAME,
-        on_message_callback=callback,
-        auto_ack=False
-    )
-
-    print('[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
-    channel.start_consuming()
-
-
-if __name__ == '__main__':
-    try:
-        main()
-    except KeyboardInterrupt:
-        print('Interrupted')
-        sys.exit(0)

bazunov_andrew_lab_4/example/vk_slow_reader.py

@@ -1,47 +0,0 @@
-import time
-import random
-from datetime import datetime
-
-import pika
-import sys
-
-_QUEUE_NAME = "vk_messages_queue_slow"
-_EXCHANGE_NAME = "vk_messages"
-
-
-def main():
-    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-    channel = connection.channel()
-
-    channel.exchange_declare(
-        exchange=_EXCHANGE_NAME,
-        exchange_type='fanout'
-    )
-    channel.queue_declare(queue=_QUEUE_NAME, exclusive=True)
-    channel.queue_bind(exchange=_EXCHANGE_NAME, queue=_QUEUE_NAME)
-
-    def callback(ch, method, properties, body):
-        now = datetime.now()
-        current_time = now.strftime("%H:%M:%S")
-
-        print(f"[vkSlowReader] Received [{str(body)}] in [{current_time}]")
-        read_time = random.randint(2, 5)
-        time.sleep(read_time)
-        ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
-
-    channel.basic_consume(
-        queue=_QUEUE_NAME,
-        on_message_callback=callback,
-        auto_ack=False
-    )
-
-    print('[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
-    channel.start_consuming()
-
-
-if __name__ == '__main__':
-    try:
-        main()
-    except KeyboardInterrupt:
-        print('Interrupted')
-        sys.exit(0)

bazunov_andrew_lab_4/first/receive.py

@@ -1,25 +0,0 @@
-import pika
-import sys
-
-
-def main():
-    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-    channel = connection.channel()
-
-    channel.queue_declare(queue='hello')
-
-    def callback(ch, method, properties, body):
-        print(f" [x] Received {body}")
-
-    channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
-
-    print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
-    channel.start_consuming()
-
-
-if __name__ == '__main__':
-    try:
-        main()
-    except KeyboardInterrupt:
-        print('Interrupted')
-        sys.exit(0)

bazunov_andrew_lab_4/first/send.py

@@ -1,11 +0,0 @@
-import pika
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.queue_declare(queue='hello')
-
-channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')
-print(" [x] Sent 'Hello World!'")
-connection.close()

bazunov_andrew_lab_4/second/new_task.py

@@ -1,19 +0,0 @@
-import pika
-import sys
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
-
-message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
-channel.basic_publish(
-    exchange='',
-    routing_key='task_queue',
-    body=message,
-    properties=pika.BasicProperties(
-        delivery_mode=pika.DeliveryMode.Persistent
-    ))
-print(f" [x] Sent {message}")
-connection.close()

bazunov_andrew_lab_4/second/worker.py

@@ -1,22 +0,0 @@
-import pika
-import time
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
-print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
-
-
-def callback(ch, method, properties, body):
-    print(f" [x] Received {body.decode()}")
-    time.sleep(body.count(b'.'))
-    print(" [x] Done")
-    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
-
-
-channel.basic_qos(prefetch_count=1)
-channel.basic_consume(queue='task_queue', on_message_callback=callback)
-
-channel.start_consuming()

bazunov_andrew_lab_4/third/emit_log.py

@@ -1,13 +0,0 @@
-import pika
-import sys
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
-
-message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
-channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message)
-print(f" [x] Sent {message}")
-connection.close()

bazunov_andrew_lab_4/third/receive_logs.py

@@ -1,24 +0,0 @@
-import pika
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
-
-result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
-queue_name = result.method.queue
-
-channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name)
-
-print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
-
-
-def callback(ch, method, properties, body):
-    print(f" [x] {body}")
-
-
-channel.basic_consume(
-    queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
-
-channel.start_consuming()

kadyrov_aydar_lab_4/Consumer_1.py

@@ -1,30 +0,0 @@
-import pika
-import time
-
-
-def callback(ch, method, properties, body):
-    print(f'Consumer 1 получил сообщение: {body.decode()}')
-
-    # Время задержки по условию
-    time.sleep(2)
-
-    print('Consumer 1 закончил обработку')
-
-
-def consume_events_1():
-    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-    channel = connection.channel()
-
-    # Создание очереди
-    channel.queue_declare(queue='consumer1_queue')
-    # Привязка очереди
-    channel.queue_bind(exchange='beauty_salon_events', queue='consumer1_queue')
-
-    channel.basic_consume(queue='consumer1_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
-
-    print('Consumer 1 начал ожидать сообщения...')
-    channel.start_consuming()
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    consume_events_1()

kadyrov_aydar_lab_4/Consumer_2.py

@@ -1,28 +0,0 @@
-import pika
-
-
-def callback(ch, method, properties, body):
-    print(f'Consumer 2 получил сообщение: {body.decode()}')
-
-    # Обработка "нон-стопом"
-    print('Consumer 2 закончил обработку')
-
-
-def consume_events_2():
-    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-    channel = connection.channel()
-
-    # Создание очереди
-    channel.queue_declare(queue='consumer2_queue')
-
-    # Привязка очереди
-    channel.queue_bind(exchange='beauty_salon_events', queue='consumer2_queue')
-
-    channel.basic_consume(queue='consumer2_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
-
-    print('Consumer 2 начал ожидать сообщения...')
-    channel.start_consuming()
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    consume_events_2()

kadyrov_aydar_lab_4/README.md

@@ -1,56 +0,0 @@
-### Лабораторная работа №4 - Работа с брокером сообщений
-
-#### Задание
-
-1. Установить брокер сообщений RabbitMQ.
-2. Пройти уроки 1, 2 и 3 из RabbitMQ Tutorials на любом языке программирования.
-3. Продемонстрировать работу брокера сообщений.
-
-#### Описание работы программы:
-
-- **Класс Publisher** успешно осуществляет отправку сообщений своим клиентам.
-  
-- **Класс Consumer1** принимает и обрабатывает сообщения с задержкой в 3 секунды, что можно заметить на видео.
-
-- **Класс Consumer2** мгновенно принимает и обрабатывает сообщения.
-
-#### Уроки
-
-1. lesson_1
-
-![lesson_1.png](lesson_1.png)
-
-2. lesson_2
-
-![lesson_2.png](lesson_2.png)
-
-3. lesson_3
-
-![lesson_3.png](lesson_3.png)
-
-## Работа с RabbitMQ Management UI
-
-![img_3.png](img_3.png)
-
-## Показания очереди queue_1 при одном запущенном экземпляре Consumer_1
-
-![img.png](img.png)
-
-## Показания очереди queue_2
-
-![img_1.png](img_1.png)
-
-## Показания очереди queue_1 при двух запущенных экземплярах Consumer_1
-![img_2.png](img_2.png)
-
-## Показания очереди queue_1 при трех запущенных экземплярах Consumer_1
-
-![img_4.png](img_4.png)
-
-## Диспетчер задач
-
-![img_5.png](img_5.png)
-
-## Видео 
-
-https://vk.com/video64471408_456239207?list=ln-HGhG4o92uxLaxnsLRj

kadyrov_aydar_lab_4/lesson_1/receive.py

@@ -1,25 +0,0 @@
-import pika, sys, os
-
-def main():
-    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-    channel = connection.channel()
-
-    channel.queue_declare(queue='hello')
-
-    def callback(ch, method, properties, body):
-        print(f" [x] Received {body}")
-
-    channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
-
-    print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
-    channel.start_consuming()
-
-if __name__ == '__main__':
-    try:
-        main()
-    except KeyboardInterrupt:
-        print('Interrupted')
-        try:
-            sys.exit(0)
-        except SystemExit:
-            os._exit(0)

kadyrov_aydar_lab_4/lesson_1/send.py

@@ -1,11 +0,0 @@
-import pika
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.queue_declare(queue='hello')
-
-channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')
-print(" [x] Sent 'Hello World!'")
-connection.close()

kadyrov_aydar_lab_4/lesson_2/new_task.py

@@ -1,19 +0,0 @@
-import pika
-import sys
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
-
-message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
-channel.basic_publish(
-    exchange='',
-    routing_key='task_queue',
-    body=message,
-    properties=pika.BasicProperties(
-        delivery_mode=pika.DeliveryMode.Persistent
-    ))
-print(f" [x] Sent {message}")
-connection.close()

kadyrov_aydar_lab_4/lesson_2/worker.py

@@ -1,23 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-import pika
-import time
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
-print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
-
-
-def callback(ch, method, properties, body):
-    print(f" [x] Received {body.decode()}")
-    time.sleep(body.count(b'.'))
-    print(" [x] Done")
-    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
-
-
-channel.basic_qos(prefetch_count=1)
-channel.basic_consume(queue='task_queue', on_message_callback=callback)
-
-channel.start_consuming()

kadyrov_aydar_lab_4/lesson_3/emit_log.py

@@ -1,13 +0,0 @@
-import pika
-import sys
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
-
-message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
-channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message)
-print(f" [x] Sent {message}")
-connection.close()

kadyrov_aydar_lab_4/lesson_3/receive_logs.py

@@ -1,22 +0,0 @@
-import pika
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
-
-result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
-queue_name = result.method.queue
-
-channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name)
-
-print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
-
-def callback(ch, method, properties, body):
-    print(f" [x] {body}")
-
-channel.basic_consume(
-    queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
-
-channel.start_consuming()

kadyrov_aydar_lab_4/publisher.py

@@ -1,28 +0,0 @@
-import pika
-import time
-
-
-def publish_events():
-    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-    channel = connection.channel()
-
-    # Создание exchange типа fanout
-    channel.exchange_declare(exchange='beauty_salon_events', exchange_type='fanout')
-
-    events = [
-        "Test1",
-        "Test2",
-        "Test3",
-        "Test4",
-        "Test5"
-    ]
-
-    while True:
-        event = events[int(time.time()) % len(events)]
-        channel.basic_publish(exchange='beauty_salon_events', routing_key='', body=event)
-        print(f'Отправлено: {event}')
-        time.sleep(1)
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    publish_events()

kadyrov_aydar_lab_5/README.md

@@ -1,55 +0,0 @@
-# Лабораторная работа: Умножение матриц
-
-## Описание
-
-**Цель работы** – реализовать алгоритмы умножения матриц (последовательный и параллельный) и сравнить их производительность на матрицах больших размеров. 
-
-### Задачи:
-1. Реализовать последовательный алгоритм умножения матриц.
-2. Реализовать параллельный алгоритм с возможностью настройки количества потоков.
-3. Провести бенчмарки для последовательного и параллельного алгоритмов на матрицах размером 100x100, 300x300 и 500x500.
-4. Провести анализ производительности и сделать выводы о зависимости времени выполнения от размера матрицы и количества потоков.
-
-## Теоретическое обоснование
-
-Умножение матриц используется во многих вычислительных задачах, таких как обработка изображений, машинное обучение и физическое моделирование. Операция умножения двух матриц размером `N x N` имеет сложность O(N^3), что означает, что время выполнения увеличивается пропорционально кубу размера матрицы. Чтобы ускорить выполнение, можно использовать параллельные алгоритмы, распределяя вычисления по нескольким потокам.
-
-## Реализация
-
-1. **Последовательный алгоритм** реализован в модуле `sequential.py`. Этот алгоритм последовательно обходит все элементы результирующей матрицы и для каждого элемента вычисляет сумму произведений соответствующих элементов строк и столбцов исходных матриц.
-
-2. **Параллельный алгоритм** реализован в модуле `parallel.py`. Этот алгоритм использует многопоточность, чтобы распределить вычисления по нескольким потокам. Каждый поток обрабатывает отдельный блок строк результирующей матрицы. Параллельная реализация позволяет задать количество потоков, чтобы управлять производительностью в зависимости от размера матрицы и доступных ресурсов.
-
-## Результаты тестирования
-
-Тестирование проводилось на матрицах следующих размеров: 100x100, 300x300 и 500x500. Количество потоков варьировалось, чтобы проанализировать, как это влияет на производительность.
-
-### Таблица результатов
-
-| Размер матрицы | Алгоритм         | Количество потоков | Время выполнения (сек) |
-|----------------|------------------|--------------------|------------------------|
-| 100x100        | Последовательный | 1                  | 0.063                  |
-| 100x100        | Параллельный     | 2                  | 0.06301                |
-| 100x100        | Параллельный     | 4                  | 0.063                  |
-| 300x300        | Последовательный | 1                  | 1.73120                |
-| 300x300        | Параллельный     | 2                  | 1.76304                |
-| 300x300        | Параллельный     | 4                  | 1.73202                |
-| 500x500        | Последовательный | 1                  | 8.88499                |
-| 500x500        | Параллельный     | 2                  | 8.87288                |
-| 500x500        | Параллельный     | 4                  | 8.93387                |
-
-## Выводы
-
-1. **Эффективность параллельного алгоритма**: Параллельный алгоритм с использованием нескольких потоков показал значительное ускорение по сравнению с последовательным алгоритмом, особенно для больших матриц. При размере матрицы 500x500 параллельный алгоритм с 4 потоками оказался более чем в два раза быстрее, чем последовательный.
-
-2. **Влияние количества потоков**: Увеличение числа потоков приводит к уменьшению времени выполнения, но только до определенного предела. Например, для небольшой матрицы (100x100) параллелизация с более чем 2 потоками не дает значительного выигрыша. Для больших матриц (300x300 и 500x500) использование 4 потоков показало лучшие результаты, так как больше потоков позволяет лучше распределить нагрузку.
-
-3. **Закономерности и ограничения**: Параллельное умножение имеет ограничения по эффективности, так как накладные расходы на создание и управление потоками могут нивелировать преимущества многопоточности для небольших задач. Для матриц больших размеров параллельный алгоритм более эффективен, так как задача хорошо масштабируется с увеличением размера данных.
-
-4. **Рекомендации по использованию**: В реальных приложениях при работе с большими матрицами имеет смысл использовать параллельные алгоритмы и выделять оптимальное количество потоков в зависимости от доступных вычислительных ресурсов.
-
-## Заключение
-
-Лабораторная работа продемонстрировала, как параллельные вычисления могут ускорить операцию умножения матриц(На больших данных). Для эффективного использования параллельности важно учитывать размер задачи и оптимально настраивать количество потоков. Полученные результаты подтверждают, что для матриц больших размеров параллельный алгоритм является предпочтительным подходом, в то время как для небольших задач накладные расходы на создание потоков могут нивелировать его преимущества.
-
-## Видео https://vk.com/video64471408_456239208?list=ln-cC6yigF3jKNYUZe3vh

kadyrov_aydar_lab_5/benchmark.py

@@ -1,27 +0,0 @@
-import time
-import random
-from matrix_multiplication.sequential import matrix_multiply_sequential
-from matrix_multiplication.parallel import matrix_multiply_parallel
-
-def generate_matrix(size):
-    return [[random.randint(0, 10) for _ in range(size)] for _ in range(size)]
-
-def benchmark(matrix_size, num_threads):
-    A = generate_matrix(matrix_size)
-    B = generate_matrix(matrix_size)
-
-    start = time.time()
-    matrix_multiply_sequential(A, B)
-    sequential_time = time.time() - start
-
-    start = time.time()
-    matrix_multiply_parallel(A, B, num_threads)
-    parallel_time = time.time() - start
-
-    print(f"Размер матрицы: {matrix_size}x{matrix_size}")
-    print(f"Последовательное время: {sequential_time:.5f} сек")
-    print(f"Параллельное время ({num_threads} потоков): {parallel_time:.5f} сек")
-
-if __name__ == "__main__":
-    for size in [100, 300, 500]:
-        benchmark(size, num_threads=4)

kadyrov_aydar_lab_5/matrix_multiplication/parallel.py

@@ -1,21 +0,0 @@
-from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
-
-def matrix_multiply_parallel(A, B, num_threads=1):
-    n = len(A)
-    result = [[0] * n for _ in range(n)]
-
-    def worker(start, end):
-        for i in range(start, end):
-            for j in range(n):
-                result[i][j] = sum(A[i][k] * B[k][j] for k in range(n))
-
-    chunk_size = n // num_threads
-    with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor:
-        futures = [
-            executor.submit(worker, i * chunk_size, (i + 1) * chunk_size)
-            for i in range(num_threads)
-        ]
-        for future in futures:
-            future.result()
-
-    return result

kadyrov_aydar_lab_5/matrix_multiplication/sequential.py

@@ -1,9 +0,0 @@
-def matrix_multiply_sequential(A, B):
-    n = len(A)
-    result = [[0] * n for _ in range(n)]
-
-    for i in range(n):
-        for j in range(n):
-            result[i][j] = sum(A[i][k] * B[k][j] for k in range(n))
-
-    return result

kashin_maxim_lab_4/RabbitMQ_demoapp/Dockerfile

@@ -1,12 +0,0 @@
-# Используем Python 3.9 как базовый образ
-FROM python:3.9-slim
-
-# Устанавливаем зависимости
-RUN pip install pika
-
-# Копируем текущую директорию в контейнер
-WORKDIR /app
-COPY . /app
-
-# Указываем команду для запуска (переопределим её в docker-compose.yml)
-CMD ["python", "publisher.py"]

kashin_maxim_lab_4/RabbitMQ_demoapp/consumer_1.py

@@ -1,20 +0,0 @@
-import pika
-import time
-
-def callback(ch, method, properties, body):
-    print(f" [Consumer 1] {body.decode('utf-8')}")
-    time.sleep(3)
-    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
-
-connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='rabbitmq'))
-channel = connection.channel()
-channel.exchange_declare(exchange='lunch_logs', exchange_type='fanout')
-
-queue_name = "lunch_queue_slow"
-channel.queue_declare(queue=queue_name)
-channel.queue_bind(exchange='lunch_logs', queue=queue_name)
-
-print(' [*] Consumer 1 waiting for logs. To exit press CTRL+C')
-
-channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=False)
-channel.start_consuming()

kashin_maxim_lab_4/RabbitMQ_demoapp/consumer_2.py

@@ -1,19 +0,0 @@
-import pika
-
-def callback(ch, method, properties, body):
-    print(f" [Consumer 2] {body.decode('utf-8')}")
-    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
-
-connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='rabbitmq'))
-channel = connection.channel()
-channel.exchange_declare(exchange='lunch_logs', exchange_type='fanout')
-
-
-queue_name = "lunch_queue_fast"
-channel.queue_declare(queue=queue_name)
-channel.queue_bind(exchange='lunch_logs', queue=queue_name)
-
-print(' [*] Consumer 2 waiting for logs. To exit press CTRL+C')
-
-channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=False)
-channel.start_consuming()

kashin_maxim_lab_4/RabbitMQ_demoapp/docker-compose.yml

@@ -1,50 +0,0 @@
-version: '3'
-
-services:
-  rabbitmq:
-    image: rabbitmq:3-management
-    container_name: rabbitmq
-    ports:
-      - "5672:5672"
-      - "15672:15672"
-    environment:
-      RABBITMQ_DEFAULT_USER: guest
-      RABBITMQ_DEFAULT_PASS: guest
-    healthcheck:
-      test: ["CMD", "rabbitmqctl", "status"]
-      interval: 10s
-      timeout: 5s
-      retries: 5
-
-  publisher:
-    build:
-      context: .
-    container_name: publisher
-    environment:
-      - PYTHONUNBUFFERED=1
-    command: python publisher.py
-    depends_on:
-      rabbitmq:
-        condition: service_healthy
-
-  consumer_1:
-    build:
-      context: .
-    container_name: consumer_1
-    environment:
-      - PYTHONUNBUFFERED=1
-    command: python consumer_1.py
-    depends_on:
-      rabbitmq:
-        condition: service_healthy
-
-  consumer_2:
-    build:
-      context: .
-    container_name: consumer_2
-    environment:
-      - PYTHONUNBUFFERED=1
-    command: python consumer_2.py
-    depends_on:
-      rabbitmq:
-        condition: service_healthy

kashin_maxim_lab_4/RabbitMQ_demoapp/publisher.py

@@ -1,20 +0,0 @@
-import pika
-import time
-import random
-
-connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='rabbitmq'))
-channel = connection.channel()
-channel.exchange_declare(exchange='lunch_logs', exchange_type='fanout')
-
-events = [
-    "Новый заказ на завтрак",
-    "Новый заказ на обед",
-    "Новый заказ на ужин",
-    "Пользователь запросил меню"
-]
-
-while True:
-    message = random.choice(events)
-    channel.basic_publish(exchange='lunch_logs', routing_key='', body=message)
-    print(f" [x] Sent {message}")
-    time.sleep(1)

kashin_maxim_lab_4/RabbitMQ_tutorial_1/receive.py

@@ -1,25 +0,0 @@
-import pika, sys, os
-
-def main():
-    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-    channel = connection.channel()
-
-    channel.queue_declare(queue='hello')
-
-    def callback(ch, method, properties, body):
-        print(f" [x] Received {body}")
-
-    channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
-
-    print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
-    channel.start_consuming()
-
-if __name__ == '__main__':
-    try:
-        main()
-    except KeyboardInterrupt:
-        print('Interrupted')
-        try:
-            sys.exit(0)
-        except SystemExit:
-            os._exit(0)

kashin_maxim_lab_4/RabbitMQ_tutorial_1/send.py

@@ -1,11 +0,0 @@
-import pika
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.queue_declare(queue='hello')
-
-channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')
-print(" [x] Sent 'Hello World!'")
-connection.close()

kashin_maxim_lab_4/RabbitMQ_tutorial_2/new_task.py

@@ -1,19 +0,0 @@
-import pika
-import sys
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
-
-message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World!"
-channel.basic_publish(
-    exchange='',
-    routing_key='task_queue',
-    body=message,
-    properties=pika.BasicProperties(
-        delivery_mode=pika.DeliveryMode.Persistent
-    ))
-print(f" [x] Sent {message}")
-connection.close()

kashin_maxim_lab_4/RabbitMQ_tutorial_2/worker.py

@@ -1,22 +0,0 @@
-import pika
-import time
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
-print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
-
-
-def callback(ch, method, properties, body):
-    print(f" [x] Received {body.decode()}")
-    time.sleep(body.count(b'.'))
-    print(" [x] Done")
-    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
-
-
-channel.basic_qos(prefetch_count=1)
-channel.basic_consume(queue='task_queue', on_message_callback=callback)
-
-channel.start_consuming()

kashin_maxim_lab_4/RabbitMQ_tutorial_3/emit_log.py

@@ -1,13 +0,0 @@
-import pika
-import sys
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
-
-message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
-channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message)
-print(f" [x] Sent {message}")
-connection.close()

kashin_maxim_lab_4/RabbitMQ_tutorial_3/receive_logs.py

@@ -1,22 +0,0 @@
-import pika
-
-connection = pika.BlockingConnection(
-    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
-channel = connection.channel()
-
-channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
-
-result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
-queue_name = result.method.queue
-
-channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name)
-
-print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
-
-def callback(ch, method, properties, body):
-    print(f" [x] {body}")
-
-channel.basic_consume(
-    queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
-
-channel.start_consuming()

kashin_maxim_lab_4/readme.md

@@ -1,172 +0,0 @@
-# Кашин Максим ПИбд-42
-
-## RabbitMQ tutorial - "Hello world!"
-#### Работа файла receive
-![receive_1.png](RabbitMQ_tutorial_1/report/receive_1.png)
-#### Работа файла send
-![send_1.png](RabbitMQ_tutorial_1/report/send_1.png)
-
-## RabbitMQ tutorial - Work Queues
-#### Работа файла new_task
-![new_task_1.png](RabbitMQ_tutorial_2/report/new_task_1.png)
-#### Работа файла worker
-![worker_1.png](RabbitMQ_tutorial_2/report/worker_1.png)
-#### Работа файла worker (запущенная копия)
-![worker_2.png](RabbitMQ_tutorial_2/report/worker_2.png)
-
-## RabbitMQ tutorial - Publish/Subscribe
-#### Работа файла receive_logs
-![receive_logs_1.png](RabbitMQ_tutorial_3/report/receive_logs_1.png)
-##### Работа файла emit_log
-![emit_log_1.png](RabbitMQ_tutorial_3/report/emit_log_1.png)
-##### Работа файла emit_log (запущенная копия)
-![emit_log_2.png](RabbitMQ_tutorial_3/report/emit_log_2.png)
-
-## Самостоятельная работа
-### Предметная область
-1. Выдача завтрака
-2. Выдача обеда
-3. Выдача ужина
-4. Выдача меню
-
-### Компоненты
-
-1. **Издатель** (`publisher.py`): Генерирует случайные сообщения о заказах.
-2. **Потребитель 1** (`consumer_1.py`): Обрабатывает сообщения медленно (3 секунды на сообщение).
-3. **Потребитель 2** (`consumer_2.py`): Обрабатывает сообщения быстро (мгновенно).
-4. **RabbitMQ**: Выступает в роли брокера сообщений.
-
-### Описание DockerFile
-
-`Dockerfile` определяет, как будет строиться образ для контейнера, в котором будут запускаться ваши Python-скрипты. Вот основные шаги, которые выполняет `Dockerfile`:
-
-1. **Базовый образ**: 
-   ```dockerfile
-   FROM python:3.9-slim
-   ```
-   Используется легковесный образ Python 3.9, который минимизирует размер конечного образа.
-
-2. **Установка зависимостей**: 
-   ```dockerfile
-   RUN pip install pika
-   ```
-   Устанавливается библиотека `pika`, необходимая для работы с RabbitMQ.
-
-3. **Копирование файлов**: 
-   ```dockerfile
-   WORKDIR /app
-   COPY . /app
-   ```
-   Устанавливается рабочая директория `/app`, и все файлы из текущей директории копируются в контейнер.
-
-4. **Команда по умолчанию**: 
-   ```dockerfile
-   CMD ["python", "publisher.py"]
-   ```
-   Указывается команда, которая будет выполняться при запуске контейнера. 
-
-Таким образом, `Dockerfile` описывает, как создать контейнер с необходимой средой выполнения и зависимостями для приложения.
-
-## Описание Docker Compose
-
-`docker-compose.yml` используется для определения и управления многими контейнерами в проекте. В этом файле описаны необходимые сервисы для работы системы обмена сообщениями на RabbitMQ. Основные компоненты:
-
-1. **RabbitMQ**: 
-   ```yaml
-   rabbitmq:
-     image: rabbitmq:3-management
-     container_name: rabbitmq
-     ports:
-       - "5672:5672"
-       - "15672:15672"
-     environment:
-       RABBITMQ_DEFAULT_USER: guest
-       RABBITMQ_DEFAULT_PASS: guest
-     healthcheck:
-       test: ["CMD", "rabbitmqctl", "status"]
-       interval: 10s
-       timeout: 5s
-       retries: 5
-   ```
-   Этот сервис запускает RabbitMQ с интерфейсом управления, доступным по портам 5672 и 15672.
-
-2. **Publisher**: 
-   ```yaml
-   publisher:
-     build:
-       context: .
-     container_name: publisher
-     environment:
-       - PYTHONUNBUFFERED=1
-     command: python publisher.py
-     depends_on:
-       rabbitmq:
-         condition: service_healthy
-   ```
-   Издатель, который запускает `publisher.py` для отправки сообщений. Он зависит от RabbitMQ и запускается только после его готовности.
-
-3. **Consumer 1**: 
-   ```yaml
-   consumer_1:
-     build:
-       context: .
-     container_name: consumer_1
-     environment:
-       - PYTHONUNBUFFERED=1
-     command: python consumer_1.py
-     depends_on:
-       rabbitmq:
-         condition: service_healthy
-   ```
-   Первый потребитель, обрабатывающий сообщения медленно. Он также зависит от RabbitMQ.
-
-4. **Consumer 2**: 
-   ```yaml
-   consumer_2:
-     build:
-       context: .
-     container_name: consumer_2
-     environment:
-       - PYTHONUNBUFFERED=1
-     command: python consumer_2.py
-     depends_on:
-       rabbitmq:
-         condition: service_healthy
-   ```
-   Второй потребитель, который обрабатывает сообщения быстро. Он, как и другие сервисы, зависит от RabbitMQ.
-
-### Запуск проекта
-
-Чтобы запустить проект, нужна следующую команду в терминале:
-
-```bash
-docker-compose up
-```
-### Анализ результатов
-##### Работа медленного потребителя
-![receive_logs_1.png](RabbitMQ_demoapp/report/slow.png)
-##### Работа быстрого потребителя
-![emit_log_1.png](RabbitMQ_demoapp/report/fast.png)
-
-### Анализ очередей RabbitMQ
-
-На представленных скриншотах RabbitMQ отображается состояние двух очередей: `lunch_queue_fast` и `lunch_queue_slow`. Рассмотрим, что можно сказать по каждому из них.
-
-### Анализ очереди `lunch_queue_fast`
-
-- **Сообщения в очереди**: Очередь пуста, сообщений в обработке нет. Графики не показывают значительных изменений, и все метрики по сообщениям равны нулю.
-- **Скорость обработки**: Сообщения публикуются со скоростью 1 сообщение в секунду, и одно сообщение в секунду подтверждается клиентом (Consumer ack).
-- **Потребители**: В этой очереди подключён один потребитель, который обрабатывает сообщения с максимальной скоростью публикации.
-
-### Анализ очереди `lunch_queue_slow`
-
-- **Сообщения в очереди**: В этой очереди находятся необработанные сообщения. В данный момент 28 сообщений «зависли» в статусе **Unacked** (неподтвержденные).
-- **Скорость обработки**: Сообщения публикуются со скоростью 1 сообщение в секунду, однако подтверждение клиентом идёт со скоростью 0.4 сообщения в секунду. Это приводит к накоплению сообщений в очереди, так как потребитель не успевает их обрабатывать.
-- **Потребители**: Как и в `lunch_queue_fast`, здесь подключён один потребитель, но его производительность значительно ниже, что и приводит к накоплению сообщений.
-
-### Основные выводы
-
-- **Разница в скорости обработки**: Очевидно, что `lunch_queue_slow` работает медленнее, и её потребитель не успевает обрабатывать поступающие сообщения.
-
-## Часть 3: Ссылка на видео
-[Видео-отчёт Кашин Максим ПИбд-42](https://disk.yandex.ru/i/IcVxUh4C1rnQAw)

kashin_maxim_lab_4/requirements.txt

@@ -1 +0,0 @@
-pika

kashin_maxim_lab_5/main.py

@@ -1,62 +0,0 @@
-import multiprocessing
-import numpy as np
-import time
-
-def sequential_multiply(A, B):
-    # Последовательное умножение матриц
-    return np.dot(A, B)
-
-def parallel_multiply(A, B, num_processes):
-    rows_A = A.shape[0]
-    cols_B = B.shape[1]
-
-    # Используем Array для совместного использования памяти
-    C = multiprocessing.Array('d', rows_A * cols_B)  # 'd' для double
-
-    chunk_size = int(rows_A / num_processes)
-    processes = []
-
-    for i in range(num_processes):
-        start = chunk_size * i
-        end = chunk_size * (i + 1) if i < num_processes - 1 else rows_A
-
-        # Запускаем процесс для умножения
-        p = multiprocessing.Process(target=perform_multiplication, args=(A, B, C, start, end, rows_A, cols_B))
-        processes.append(p)
-        p.start()
-
-    for p in processes:
-        p.join()
-
-    # Преобразуем C в 2D массив NumPy для удобства
-    return np.frombuffer(C.get_obj()).reshape((rows_A, cols_B))
-
-def perform_multiplication(A, B, C, start, end, rows_A, cols_B):
-    # Умножение строк матрицы A на столбцы матрицы B
-    for i in range(start, end):
-        for j in range(cols_B):
-            C[i * cols_B + j] = np.dot(A[i, :], B[:, j])
-
-if __name__ == "__main__":
-    matrix_sizes = [100, 300, 500]
-    num_processes = int(input('Введите количество потоков: '))
-
-    for n in matrix_sizes:
-        # Генерация случайных матриц A и B
-        A = np.random.randint(10, size=(n, n))
-        B = np.random.randint(10, size=(n, n))
-
-        # Бенчмарк для последовательного умножения
-        start = time.time()
-        sequential_result = sequential_multiply(A, B)
-        end = time.time()
-        print(f"Последовательное умножение {n}x{n}: {end - start:.6f} секунд")
-
-        # Бенчмарк для параллельного умножения
-        start = time.time()
-        parallel_result = parallel_multiply(A, B, num_processes)
-        end = time.time()
-        print(f"Параллельное умножение {n}x{n}: {end - start:.6f} секунд")
-
-        # Проверка совпадения результатов
-        assert np.array_equal(sequential_result, parallel_result), "Результаты не совпадают!"

kashin_maxim_lab_5/readme.md

@@ -1,99 +0,0 @@
-# Кашин Максим ПИбд-42
-
-# Отчет по умножению матриц
-
-## Описание
-
-В данной лабораторной работе реализованы два алгоритма для умножения больших квадратных матриц: последовательный и параллельный.
-
-### Алгоритмы
-
-1. **Последовательное умножение**:
-   - Для умножения используется функция `sequential_multiply`, которая принимает две матрицы \( A \) и \( B \) и возвращает их произведение \( C = A \cdot B \). Умножение реализовано с помощью функции NumPy `np.dot()`.
-
-2. **Параллельное умножение**:
-   - Для параллельного умножения используется функция `parallel_multiply`, которая делит задачу на несколько процессов, каждый из которых умножает свои строки матрицы \( A \) на матрицу \( B \).
-   - Результат записывается в разделяемый массив `C`, который создается с помощью `multiprocessing.Array`.
-   - Каждому процессу передается диапазон строк, которые он должен обработать.
-
-### Структура кода
-
-- **Функции**:
-  - `sequential_multiply(A, B)`: Выполняет последовательное умножение.
-  - `parallel_multiply(A, B, num_processes)`: Выполняет параллельное умножение с заданным количеством процессов.
-  - `perform_multiplication(A, B, C, start, end, rows_A, cols_B)`: Вспомогательная функция, выполняющая умножение строк матрицы.
-
-## Результаты
-
-Результаты выполнения программы для разных размеров матриц и количества потоков:
-
-### Время выполнения для 2 потоков
-```
-Введите количество потоков: 2
-Последовательное умножение 100x100: 0.001003 секунд
-Параллельное умножение 100x100: 0.900024 секунд
-Последовательное умножение 300x300: 0.015999 секунд
-Параллельное умножение 300x300: 1.078092 секунд
-Последовательное умножение 500x500: 0.096649 секунд
-Параллельное умножение 500x500: 1.450420 секунд
-```
-
-### Время выполнения для 4 потоков
-```
-Введите количество потоков: 4
-Последовательное умножение 100x100: 0.001000 секунд
-Параллельное умножение 100x100: 1.686326 секунд
-Последовательное умножение 300x300: 0.015986 секунд
-Параллельное умножение 300x300: 1.749842 секунд
-Последовательное умножение 500x500: 0.087000 секунд
-Параллельное умножение 500x500: 1.960365 секунд
-```
-
-### Время выполнения для 8 потоков
-```
-Введите количество потоков: 8
-Последовательное умножение 100x100: 0.000000 секунд
-Параллельное умножение 100x100: 3.307927 секунд
-Последовательное умножение 300x300: 0.016013 секунд
-Параллельное умножение 300x300: 3.321677 секунд
-Последовательное умножение 500x500: 0.086618 секунд
-Параллельное умножение 500x500: 3.446928 секунд
-```
-
-### Время выполнения для 16 потоков
-```
-Введите количество потоков: 16
-Последовательное умножение 100x100: 0.000000 секунд
-Параллельное умножение 100x100: 6.534394 секунд
-Последовательное умножение 300x300: 0.016131 секунд
-Параллельное умножение 300x300: 6.787100 секунд
-Последовательное умножение 500x500: 0.086582 секунд
-Параллельное умножение 500x500: 7.096588 секунд
-```
-
-## Анализ результатов
-
-1. **Сравнение времени выполнения**:
-   - Последовательное умножение показывает значительно более быстрое время выполнения по сравнению с параллельным умножением для всех размеров матриц. Например, при умножении матриц размером 100x100, время последовательного умножения составляет всего 0.001003 секунд, в то время как параллельное умножение занимает 0.900024 секунд при использовании 2 потоков. Это указывает на то, что накладные расходы на создание и управление потоками значительно превышают выгоды от параллельной обработки на малом размере матриц.
-
-2. **Увеличение размеров матриц**:
-   - Время выполнения параллельного умножения становится менее эффективным по мере увеличения размеров матриц. Например, при умножении матриц размером 500x500 время параллельного умножения увеличивается до 1.450420 секунд при 2 потоках, в то время как последовательное умножение занимает всего 0.096649 секунд. Это происходит из-за того, что при больших размерах матриц накладные расходы на распределение задач между потоками становятся более значительными.
-
-3. **Влияние количества потоков**:
-   - Увеличение количества потоков также негативно сказывается на времени выполнения параллельного алгоритма. Например, при 4 потоках время выполнения для 100x100 матриц составляет 1.686326 секунд, а при 8 потоках — 3.307927 секунд. Это объясняется тем, что количество потоков, превышающее количество доступных ядер процессора, приводит к дополнительным накладным расходам на переключение контекста между потоками, что замедляет выполнение.
-
-4. **Эффективность последовательного алгоритма**:
-   - Последовательный алгоритм показывает стабильную производительность, которая не зависит от накладных расходов, связанных с многопоточностью. Он использует оптимизированные алгоритмы NumPy, что также способствует высокой производительности.
-
-## Выводы
-
-1. **Эффективность**: 
-   - Последовательное умножение матриц показывает значительно более высокую производительность по сравнению с параллельным умножением для малых и средних размеров матриц. 
-   - Параллельное умножение начинает терять эффективность при увеличении количества потоков, что может быть связано с накладными расходами на создание процессов и синхронизацию между ними.
-
-2. **С увеличением размера матриц**: 
-   - Время выполнения параллельного алгоритма увеличивается, особенно для больших матриц и большого количества потоков, что указывает на ограниченную эффективность параллельного подхода в данной реализации.
-
-
-## Ссылка на видео
-[Видео-отчёт Кашин Максим ПИбд-42](https://disk.yandex.ru/i/0g-KQ5FarFGtqg)

kashin_maxim_lab_6/main.py

@@ -1,57 +0,0 @@
-import numpy as np
-from multiprocessing import Pool
-import time
-import argparse
-
-
-def determinant_block(matrix_block):
-    """Вычисляет детерминант блока матрицы."""
-    return np.linalg.det(matrix_block)
-
-
-def determinant_parallel(matrix, num_processes):
-    """Вычисляет детерминант матрицы параллельно."""
-    size = matrix.shape[0]
-    step = size // num_processes
-
-    # Обработка случаев, когда размер матрицы не делится на число процессов
-    blocks = []
-    for i in range(num_processes):
-        start_row = i * step
-        end_row = start_row + step if i < num_processes - 1 else size
-        blocks.append(matrix[start_row:end_row, start_row:end_row])
-
-    pool = Pool(processes=num_processes)
-    dets = pool.map(determinant_block, blocks)
-    pool.close()
-    pool.join()
-
-    # Объединение детерминантов блоков
-    return np.prod(dets)
-
-
-def benchmark(size, num_processes):
-    """Запускает бенчмарк для матрицы заданного размера и числа процессов."""
-    matrix = np.random.rand(size, size)
-
-    # Параллельное вычисление детерминанта
-    start = time.time()
-    det_parallel = determinant_parallel(matrix, num_processes)
-    end = time.time()
-    print(f"Матрица {size}x{size} с {num_processes} процессами заняла {end - start:.5f} сек (Параллельно)")
-
-    # Последовательное вычисление детерминанта
-    start = time.time()
-    det_seq = determinant_block(matrix)
-    end = time.time()
-    print(f"Матрица {size}x{size} последовательный вычисление заняло {end - start:.5f} сек (Последовательно)")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    parser = argparse.ArgumentParser(description="Вычисление детерминанта с параллельной обработкой")
-    parser.add_argument("--processes", type=int, default=4)
-    args = parser.parse_args()
-
-    sizes = [100, 300, 500]
-    for size in sizes:
-        benchmark(size, args.processes)

kashin_maxim_lab_6/readme.md

@@ -1,72 +0,0 @@
-# Кашин Максим ПИбд-42
-
-# Отчет по вычислению детерминанта матрицы
-
-## Описание
-
-В данной лабораторной работе реализовано вычисление детерминанта квадратной матрицы двумя способами: последовательно и параллельно. Для параллельного вычисления используется библиотека `multiprocessing` в Python. Программа позволяет задавать количество процессов, что позволяет наблюдать за изменением производительности при увеличении числа потоков.
-
-## Как работает код
-
-1. **Импорт библиотек**: 
-   - `numpy` используется для работы с матрицами и вычисления детерминанта.
-   - `multiprocessing` позволяет создавать несколько процессов для параллельного вычисления.
-   - `time` используется для замера времени выполнения.
-   - `argparse` для обработки аргументов командной строки.
-
-2. **Функция `determinant_block(matrix_block)`**: 
-   - Вычисляет детерминант переданного блока матрицы с помощью `numpy.linalg.det`.
-
-3. **Функция `determinant_parallel(matrix, num_processes)`**: 
-   - Делит исходную матрицу на блоки, каждый из которых передается в отдельный процесс для вычисления детерминанта.
-   - Возвращает произведение детерминантов блоков.
-
-4. **Функция `benchmark(size, num_processes)`**:
-   - Генерирует случайную матрицу заданного размера.
-   - Запускает параллельное и последовательное вычисление детерминанта, измеряя время выполнения и выводя результаты.
-
-5. **Основная часть программы**:
-   - Использует `argparse` для получения количества процессов.
-   - Запускает бенчмарки для матриц размером 100x100, 300x300 и 500x500.
-
-## Результаты
-
-В процессе тестирования были получены следующие результаты:
-
-### Сравнение времени выполнения:
-
-| Размер матрицы | Количество процессов | Время (сек. параллельно) | Время (сек. последовательно) |
-|----------------|----------------------|---------------------------|-------------------------------|
-| 100x100        | 1                    | 0.52331                   | 0.04900                       |
-| 300x300        | 1                    | 0.51905                   | 0.00700                       |
-| 500x500        | 1                    | 0.53077                   | 0.01000                       |
-| 100x100        | 2                    | 0.49886                   | 0.00299                       |
-| 300x300        | 2                    | 0.87159                   | 0.00799                       |
-| 500x500        | 2                    | 1.25856                   | 0.01200                       |
-| 100x100        | 4                    | 0.59433                   | 0.00152                       |
-| 300x300        | 4                    | 0.56344                   | 0.00700                       |
-| 500x500        | 4                    | 1.51391                   | 0.01600                       |
-| 100x100        | 8                    | 0.87769                   | 0.00200                       |
-| 300x300        | 8                    | 0.80332                   | 0.00600                       |
-| 500x500        | 8                    | 0.81058                   | 0.01700                       |
-| 100x100        | 16                   | 1.58553                   | 0.00300                       |
-| 300x300        | 16                   | 1.44331                   | 0.00900                       |
-| 500x500        | 16                   | 1.48519                   | 0.06000                       |
-
-## Выводы
-
-1. **Производительность**: Параллельное вычисление показывает значительное замедление по сравнению с последовательным для малых матриц (например, 100x100). Это связано с накладными расходами на создание и управление процессами.
-
-2. **Эффективность**: С увеличением размеров матриц (300x300 и 500x500) время параллельного вычисления увеличивается, что указывает на неэффективность при использовании большого количества процессов. В некоторых случаях, например, для матрицы 500x500 с 4 и 8 процессами, время выполнения параллельного алгоритма оказывается больше, чем у последовательного.
-
-## Запуск
-
-Запустите программу с нужным числом процессов:
-
-```
-python main.py --processes <число процессов>
-```
-
-
-## Ссылка на видео
-[Видео-отчёт Кашин Максим ПИбд-42](https://disk.yandex.ru/i/0zlwA89Pk_5dXQ)