# Лабораторная работа №2 - Разработка простейшего распределённого приложения

## Задание

1. Разработать два приложения:
   - **app_one**: Ищет в каталоге /var/data файл с наибольшим количеством строк и копирует его содержимое в /var/result/data.txt.
   - **app_two**: Ищет наименьшее число из файла /var/result/data.txt и сохраняет количество таких чисел из последовательности в /var/result/result.txt.
2. Разработать файлы сборки Docker для каждого приложения.
3. Собрать файл docker-compose.yml для запуска обоих приложений.
4. Настроить монтирование директорий для обмена данными между контейнерами.
5. Правильно закоммитить решение с использованием .gitignore для исключения лишних файлов.

## Сборка и запуск:

В директории, где находится файл docker-compose.yml, выполним команду для сборки и запуска всех контейнеров:


docker-compose up --build


Эта команда:
1. Собирает все Docker-образы для сервисов.
2. Запускает контейнеры.
3. Автоматически подготавливает данные и выполняет приложения последовательно.

### Результаты:

После успешного завершения работы контейнеров можно проверить результаты в папке result:
- **data.txt** — файл, полученный после выполнения первого приложения (содержит копию файла с наибольшим количеством строк из папки data).
![](lab_2.1.png "")
- **result.txt** — файл, полученный после выполнения второго приложения (содержит количество наименьших чисел из файла data.txt).
![](lab_2.2.png "")

## Описание работы

### Программы:

1. **app_one/main.py**:
   - Ищет файл с наибольшим количеством строк в каталоге /var/data.
   - Копирует содержимое этого файла в /var/result/data.txt.

2. **app_two/main.py**:
   - Читает файл /var/result/data.txt.
   - Ищет наименьшее число в файле и возводит его в третью степень.
   - Сохраняет результат в файл /var/result/result.txt.

### Генерация данных:

Для создания случайных данных был написан скрипт generate_data.py:
- Создает несколько файлов с целыми числами в каталоге  /var/data.
- Каждый файл содержит случайные числа, которые будут использоваться первым приложением.

### Dockerfile:

Каждое приложение имеет собственный Dockerfile, где указаны шаги для сборки Python-образов и запуска программ.

## Вывод

В результате лабораторной работы было создано простейшее распределенное приложение, которое использует Docker и Docker Compose для запуска двух программ, обрабатывающих данные в контейнерах.

## Видео 
https://disk.yandex.ru/i/V7k_SepqnxID5Q