Este repositório apresenta uma solução distribuída para o redimensionamento de imagens, composta por duas aplicações: uma API Rest, baseada no Django REST framework, que envia solicitações de imagem através do RabbitMQ para uma segunda aplicação que consome as solicitações, redimensiona as imagens e retorna o resultado para a API.
Para o desenvolvimento desse projeto, foram criadas duas aplicações:
A aplicação API é responsável por fazer a interface com aplicações clientes, onde é possivel fazer solicitações para o processamento de imagens para serem redimensionadas, essas imagens são salvas dentro da aplicação API na pasta /imagens/ e o caminho no model Imagem que podem ser visualizadas pelas aplicações clientes para confirmar se o processamento foi finalizado.
As imagens são enviadas pela aplicação API, codificadas em base64, para o serviço de mensagem RabbitMq na fila "solicitações_imagem", onde a aplicação ImageResizer consome a mensagem e realiza o processamento para redimensionar a imagem, após finalizado ela envia a imagem codificada para a fila "resultados".
Na aplicação API, existe um script chamado ConsumerResults.py rodando em background que observa se possui novos resultados para consumir na fila, se tiver, ele salva a imagem no sistema e atualiza o status de processamento para finalizado no model.
| Método | URL | Conteúdo-Tipo | Parâmetros |
|---|---|---|---|
| POST | /imaging/ | form-data | arquivo: imagem a ser cadastrada (.png ou .jpg) |
| Código de status | Conteúdo |
|---|---|
| 201 (Criado) em caso de sucesso | id: ID da imagem cadastrada arquivo: Caminho da imagem data_upload: Data do upload da imagem status_processamento: Status da imagem (por padrão será Pendente) |
| Método | URL |
|---|---|
| GET | /imaging/ |
| Código de status | Conteúdo |
|---|---|
| 200 (OK) em caso de sucesso | Lista de objetos: Cada um representando uma imagem cadastrada, incluindo seus dados (ID, arquivo, data de upload e status de processamento) |
| Método | URL |
|---|---|
| GET | /imaging/{id} |
| Código de status | Conteúdo |
|---|---|
| 200 (OK) em caso de sucesso | id: ID da imagem específica arquivo: Caminho da imagem específica status_processamento: Status da imagem específica (Pendente/Finalizado) data_upload: Data do upload da imagem específica |
| Método | URL |
|---|---|
| DELETE | /imaging/{id} |
| Código de status | Conteúdo |
|---|---|
| 204 (No Content) em caso de sucesso | Não há conteúdo na resposta. |
Dentro da aplicação API, pode ser usado o comando python manage.py test imaging para rodar alguns testes unitários desenvolvidos, sendo eles:
- Teste de cadastro
Faz o procedimento padrão para solicitar uma imagem nova para processamento, deve aumentar um elemento na base de dados e retornar o status 201. - Teste de cadastro com algo que não é imagem
Faz o procedimento para erro, tentando enviar um arquivo .txt, deve retornar o status 400. - Teste de busca de objeto
Faz o procedimento de retorno de um objeto salvo na base de dados, deve retornar status 200. - Teste de deleção
Faz o procedimnento de remoção de um objeto no banco, deve retornar status 204 e reduzir um elemento da base de dados. - Teste de atualização banco pós processamento
Faz o procedimento de confirmação se o retorno dos resultados é salvo corretamente no sistema, o objeto deve estar com o status de processamento como Finalizado.
Para ser inicializado o projeto, a forma recomendada é utilizar o comando docker compose up --build dentro do root do projeto para trazer os três containers DjangoAPI, rabbitmq e image_processor.
Após iniciado você pode acessar localhost:8000 que deve abrir a interface de API padrão do Django REST framework, contudo caso prefira também é possível usar softwares como postman ou insomnia para testar as chamadas além de outras formas.
Caso prefira também pode executar "na mão" os comandos para inicializar o sistema, para isso é necessário ter setado ambientes virtuais na aplicação API e na ImageResizer, lembre-se de instalar os requirements.txt de cada uma.
Na pasta settings.py, na /API/DjangoApi/ e /ImageResizer/ possivelmente será necessário mudar a variavel MESSAGE_BROKER_HOST para 'localhost'.
Após feito isso rode os seguintes comandos:
- Dentro da aplicação API
python manage.py runserver
python manage.py runscript ConsumerResults - Dentro da aplicação ImageResizer
python ImageConsumer.py