PYTHON 1C. МИКРОСЕРВИС НА FASTAPI

Всем привет. Небольшая акция для новичков, старички могут пропустить)

К сожалению, текущий функционал портала школы не позволяет делать бандлы. В связи с этим решил попробовать собрать все курсы в один бандл по интересной цене. Кто заинтересовался, пишите в личку @IlyaNizamov

Введение. Python 1c

Привет программисты 1С, с вами Низамов Илья.

В последнее время было несколько вопросов по использованию 1с и python. Сделать это можно разными способами, но самым удобным считаю разработку микросервиса. В уроке мы будем использовать FastAPI, это быстрый веб-фреймворк и вполне подойдет для наших задач.

Еще был запрос на защиту конфигурации и расширений. Я против таких защит, так как тот кому надо взломает, а порядочным покупателям принесет много проблем. Решить эту проблему можно вынеся часть логики работы в микросервис и разместить его в облаке. Либо скомпилировать защитив предварительно код на python.

Урок будет коротким. Ставим лайк если было полезно, подписываемся на канал и телеграмм и давайте начинать.

Запишись на тренинг

НАУЧИСЬ РАЗРАБАТЫВАТЬ МИКРОСЕРВИСЫ НА PYTHON ДЛЯ 1С ЗА 5 ЧАСОВ

ПОДРОБНЕЕ

Микросервис на fastapi python 1с

Устанавливаем FastAPI

pip install fastapi

Устанавливаем uvicorn – асинхронный web сервер

pip install uvicorn

Добавим main.py

Импортируем FastAPI и из библиотеки pydantic – BaseModel для автоматической валидации входящих данных

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

Создаем экземпляр FastAPI

app = FastAPI()

И класс для валидации данных

class OnesData(BaseModel):
    name: str

Создаем асинхронную функцию для обработки post запросов из 1С.
В этой функции получаем данные и проводим их валидацию
Выводим ключ “name”
Возвращаем обратно содержимое ключа “name” в но уже в новом ключе “newdata”

@app.post('/', status_code=201)
async def process_data(payload: OnesData):
    ones_data = payload.dict()
    print(ones_data["name"])
    return {'newdata': ones_data["name"]}

Итоговый скрипт main.py

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class OnesData(BaseModel):
    name: str


@app.post('/', status_code=201)
async def process_data(payload: OnesData):
    ones_data = payload.dict()
    print(ones_data["name"])
    return {'newdata': ones_data["name"]}

Запускаем сервер и тестируем
Можно так же посмотреть с помощью сгенерированной документации
http://127.0.0.1:8000/docs

uvicorn main:app --reload

Останавливаем сервер и создаем requirements.txt

pip freeze > requirements.txt

Упаковываем микросервис в Docker

Создаем Dockerfile

FROM python:3.11.1-buster

ENV PYTHONUNBUFFERED=1

WORKDIR /app

COPY ./requirements.txt ./

RUN /usr/local/bin/python -m pip install --upgrade pip \
    pip install -r requirements.txt

COPY . .

Далее docker-compose.yml для конфигурации сервиса.

version: "3.9"

services: 
    python:
        container_name: ones-micro
        build: ./
        command: uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
        restart: always
        ports:
            - 8000:8000

Добавим .dockerignore для python и pycharm, чтобы в итоговый образ не попало лишней информации.

### JetBrains template
# Covers JetBrains IDEs: IntelliJ, RubyMine, PhpStorm, AppCode, PyCharm, CLion, Android Studio, WebStorm and Rider
# Reference: https://intellij-support.jetbrains.com/hc/en-us/articles/206544839

# User-specific stuff
.idea/**/workspace.xml
.idea/**/tasks.xml
.idea/**/usage.statistics.xml
.idea/**/dictionaries
.idea/**/shelf

# AWS User-specific
.idea/**/aws.xml

# Generated files
.idea/**/contentModel.xml

# Sensitive or high-churn files
.idea/**/dataSources/
.idea/**/dataSources.ids
.idea/**/dataSources.local.xml
.idea/**/sqlDataSources.xml
.idea/**/dynamic.xml
.idea/**/uiDesigner.xml
.idea/**/dbnavigator.xml

# Gradle
.idea/**/gradle.xml
.idea/**/libraries

# Gradle and Maven with auto-import
# When using Gradle or Maven with auto-import, you should exclude module files,
# since they will be recreated, and may cause churn.  Uncomment if using
# auto-import.
# .idea/artifacts
# .idea/compiler.xml
# .idea/jarRepositories.xml
# .idea/modules.xml
# .idea/*.iml
# .idea/modules
# *.iml
# *.ipr

# CMake
cmake-build-*/

# Mongo Explorer plugin
.idea/**/mongoSettings.xml

# File-based project format
*.iws

# IntelliJ
out/

# mpeltonen/sbt-idea plugin
.idea_modules/

# JIRA plugin
atlassian-ide-plugin.xml

# Cursive Clojure plugin
.idea/replstate.xml

# SonarLint plugin
.idea/sonarlint/

# Crashlytics plugin (for Android Studio and IntelliJ)
com_crashlytics_export_strings.xml
crashlytics.properties
crashlytics-build.properties
fabric.properties

# Editor-based Rest Client
.idea/httpRequests

# Android studio 3.1+ serialized cache file
.idea/caches/build_file_checksums.ser

### Python template
# Byte-compiled / optimized / DLL files
__pycache__/
*.py[cod]*$py.class

# C extensions
*.so

# Distribution / packaging
.Python
build/
develop-eggs/
dist/
downloads/
eggs/
.eggs/
lib/
lib64/
parts/
sdist/
var/
wheels/
share/python-wheels/
*.egg-info/
.installed.cfg
*.egg
MANIFEST

# PyInstaller
#  Usually these files are written by a python script from a template
#  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
*.manifest
*.spec

# Installer logs
pip-log.txt
pip-delete-this-directory.txt

# Unit test / coverage reports
htmlcov/
.tox/
.nox/
.coverage
.coverage.*
.cache
nosetests.xml
coverage.xml
*.cover
*.py,cover
.hypothesis/
.pytest_cache/
cover/

# Translations
*.mo
*.pot

# Django stuff:
*.log
local_settings.py
db.sqlite3
db.sqlite3-journal

# Flask stuff:
instance/
.webassets-cache

# Scrapy stuff:
.scrapy

# Sphinx documentation
docs/_build/

# PyBuilder
.pybuilder/
target/

# Jupyter Notebook
.ipynb_checkpoints

# IPython
profile_default/
ipython_config.py

# pyenv
#   For a library or package, you might want to ignore these files since the code is
#   intended to run in multiple environments; otherwise, check them in:
# .python-version

# pipenv
#   According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.
#   However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies
#   having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not
#   install all needed dependencies.
#Pipfile.lock

# poetry
#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control.
#   This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more
#   commonly ignored for libraries.
#   https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control
#poetry.lock

# pdm
#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control.
#pdm.lock
#   pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it
#   in version control.
#   https://pdm.fming.dev/#use-with-ide
.pdm.toml

# PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm
__pypackages__/

# Celery stuff
celerybeat-schedule
celerybeat.pid

# SageMath parsed files
*.sage.py

# Environments
.env
.venv
env/
venv/
ENV/
env.bak/
venv.bak/

# Spyder project settings
.spyderproject
.spyproject

# Rope project settings
.ropeproject

# mkdocs documentation
/site

# mypy
.mypy_cache/
.dmypy.json
dmypy.json

# Pyre type checker
.pyre/

# pytype static type analyzer
.pytype/

# Cython debug symbols
cython_debug/

# PyCharm
#  JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can
#  be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore
#  and can be added to the global gitignore or merged into this file.  For a more nuclear
#  option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.
#.idea/

Собираем образ и запускаем Docker контейнер

docker-compose build
docker-compose up -d

Запросы к python 1c

#Область ОбработчикиКомандФормы

&НаКлиенте
Процедура ЗапросКСервису(Команда)
	ОтветОтСервера = ЗапросКСервисуНаСервере(ТестоваяСтрока);
КонецПроцедуры

#КонецОбласти

#Область Сериализация

&НаСервереБезКонтекста
Функция СформироватьJSON(Знач Данные)
	
	ЗаписьJSON = Новый ЗаписьJSON;
	ЗаписьJSON.УстановитьСтроку();
		
	ЗаписатьJSON(ЗаписьJSON, Данные);
		
	Возврат ЗаписьJSON.Закрыть();		
КонецФункции

#КонецОбласти 

#Область HTTPЗапрос

&НаСервереБезКонтекста
Функция ЗапросКСервисуНаСервере(Знач name)
	Попытка
		HTTPСоединение = Новый HTTPСоединение("127.0.0.1", 8000,,,, 30);
		
		Заголовки = Новый Соответствие;
		Заголовки.Вставить("Content-Type", "application/json");
		
		HTTPЗапрос = Новый HTTPЗапрос("/", Заголовки);
		
		Данные = Новый Соответствие;
		Данные.Вставить("name", name);
		
		ДанныеJSON = СформироватьJSON(Данные);
		
		HTTPЗапрос.УстановитьТелоИзСтроки(ДанныеJSON, КодировкаТекста.UTF8);
		
		HTTPОтветОтСервера = HTTPСоединение.ВызватьHTTPМетод("POST", HTTPЗапрос);
		
		Возврат HTTPОтветОтСервера.ПолучитьТелоКакСтроку();
	Исключение
		ЗаписьЖурналаРегистрации("FastAPI", УровеньЖурналаРегистрации.Ошибка,,, ОписаниеОшибки());
	КонецПопытки;

	Возврат Неопределено;
КонецФункции

#КонецОбласти

Python 1с интеграция

PYTHON 1C. МИКРОСЕРВИС НА FASTAPI

Введение. Python 1c

Запишись на тренинг

Микросервис на fastapi python 1с

Упаковываем микросервис в Docker

Запросы к python 1c

1С ШИНА. ШИНА ДАННЫХ 1С. УСТАНОВКА

1С 8.3.23 ЧТО НОВОГО

Оставьте ответ Отменить ответ

Python 1с интеграция

Введение. Python 1c

Запишись на тренинг

Микросервис на fastapi python 1с

Упаковываем микросервис в Docker

Запросы к python 1c

1С ШИНА. ШИНА ДАННЫХ 1С. УСТАНОВКА

1С 8.3.23 ЧТО НОВОГО

Вам также может понравиться

GIGACHAT ИЛИ CHATGPT ИИ МЕНЕДЖЕР ДЛЯ 1С

ИИ МЕНЕДЖЕР НА БАЗЕ GIGACHAT

ChatGPT Антиспам. Часть 1

Оставьте ответ Отменить ответ

Вход через логин и пароль

Register a new account