Un aperçu rapide de nos stars :

  • Celery : Une file de tâches distribuée qui rend la gestion des tâches asynchrones un jeu d'enfant.
  • RabbitMQ : Un courtier de messages robuste qui assure que nos tâches passent d'un service à l'autre comme un lapin sous caféine.

Ensemble, ils forment un duo puissant qui mettra votre pipeline distribué en marche plus vite que vous ne pouvez préparer une tasse de café. (Et croyez-moi, vous aurez besoin de ce café pour tout le prototypage rapide que vous allez faire !)

Mise en Place de Notre Terrain de Jeu

Avant tout, préparons notre environnement. Ouvrez votre terminal et installons nos dépendances :


pip install celery
pip install rabbitmq

Maintenant, créons une structure de répertoires simple pour notre projet :


mkdir celery_rabbit_prototype
cd celery_rabbit_prototype
mkdir service_a service_b
touch service_a/tasks.py service_b/tasks.py
touch celery_config.py

Configuration de Celery

Configurons notre Celery. Ouvrez celery_config.py et ajoutez :


from celery import Celery

app = Celery('celery_rabbit_prototype',
             broker='pyamqp://guest@localhost//',
             backend='rpc://',
             include=['service_a.tasks', 'service_b.tasks'])

app.conf.update(
    result_expires=3600,
)

if __name__ == '__main__':
    app.start()

Cette configuration met en place notre application Celery, la connecte à RabbitMQ (en local), et inclut nos modules de tâches.

Définition des Tâches

Définissons maintenant quelques tâches dans nos services. Ouvrez service_a/tasks.py :


from celery_config import app

@app.task
def task_a(x, y):
    result = x + y
    print(f"Tâche A terminée : {x} + {y} = {result}")
    return result

Et dans service_b/tasks.py :


from celery_config import app

@app.task
def task_b(result):
    final_result = result * 2
    print(f"Tâche B terminée : {result} * 2 = {final_result}")
    return final_result

Lancement de Notre Mini Pipeline Distribué

Voici la partie excitante ! Démarrons nos workers Celery et regardons la magie opérer. Ouvrez deux fenêtres de terminal :

Dans le premier terminal :


celery -A celery_config worker --loglevel=info --queue=service_a

Dans le second terminal :


celery -A celery_config worker --loglevel=info --queue=service_b

C'est l'Heure : Exécution de Notre Pipeline

Créons maintenant un script pour exécuter notre pipeline. Créez un fichier appelé run_pipeline.py :


from celery_config import app
from service_a.tasks import task_a
from service_b.tasks import task_b

result = task_a.apply_async((5, 3), queue='service_a')
final_result = task_b.apply_async((result.get(),), queue='service_b')

print(f"Résultat final : {final_result.get()}")

Exécutez ce script, et voilà ! Vous venez d'exécuter un pipeline distribué entre deux services.

Le Moment "Aha!"

Vous vous demandez peut-être, "C'est cool, mais pourquoi devrais-je m'en soucier ?" Voici où la magie opère vraiment :

  • Scalabilité : Besoin d'ajouter plus de services ? Créez simplement un nouveau fichier de tâches et une file d'attente. Votre pipeline grandit avec vos idées.
  • Flexibilité : Chaque service peut être écrit dans des langages différents ou utiliser des bibliothèques différentes. Tant qu'ils peuvent communiquer avec Celery, tout va bien.
  • Prototypage Rapide : Vous avez une nouvelle idée ? Lancez un nouveau service, définissez une tâche, et intégrez-la dans votre pipeline. C'est aussi simple que ça.

Pièges à Éviter

Avant de vous lancer dans cette nouvelle aventure, gardez ces points à l'esprit :

  • Idempotence des Tâches : Assurez-vous que vos tâches peuvent être réessayées en toute sécurité en cas d'échec.
  • Surveillance des Files d'Attente : Gardez un œil sur vos files d'attente. Une file d'attente saturée pourrait indiquer un goulot d'étranglement dans votre pipeline.
  • Gestion des Erreurs : Mettez en place une gestion des erreurs et une journalisation appropriées. Les systèmes distribués peuvent être difficiles à déboguer sans bons journaux.

Aller Plus Loin

Maintenant que vous avez compris les bases, voici quelques idées pour booster votre prototype :

  • Implémentez le chaînage de tâches pour des workflows plus complexes
  • Ajoutez des backends de résultats comme Redis pour une meilleure gestion des résultats de tâches
  • Explorez la fonctionnalité de tâches périodiques de Celery pour planifier des tâches récurrentes
  • Implémentez le routage des tâches basé sur les propriétés des tâches ou une logique personnalisée

Conclusion

Voilà – un mini pipeline distribué utilisant Celery et RabbitMQ, parfait pour le prototypage rapide. Avec cette configuration, vous pouvez rapidement expérimenter des architectures distribuées, tester de nouvelles idées, et faire évoluer votre prototype selon vos besoins.

Rappelez-vous, la clé d'un prototypage réussi est l'itération. N'ayez pas peur d'expérimenter, de casser des choses, et d'apprendre du processus. Bon codage, et que vos rêves distribués deviennent réalité !

"La meilleure façon de prédire l'avenir est de l'implémenter." - Alan Kay

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