Cómo usar Celery para programar un robot de Slack: diseño y comienzo de la implementación

Contenido del curso

Bienvenida

Bot de Slack

7
¿Cómo funciona un bot?
10:49 min
8
Cómo funciona el API de Slack para programación de bots (y parecidos y diferencias con otros APIs)
09:27 min
9
¿Cómo crear un bot reactivo?
15:54 min
10
Reto: posibles aplicaciones de bots de Slack, buscar ejemplos y entender cómo se llevarían a cabo
02:16 min
11
Reto: modificar el bot básico y crear alguno que responda a a algún tipo de petición o muestre algo
02:39 min

Brokers de mensajería

Celery y brokers de mensajería

Enrutado de tareas

Integración y despliegue en la nube

Conclusiones

36
Despedida, conclusiones y a dónde ir desde aquí
00:51 min

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Cómo usar Celery para programar un robot de Slack: diseño y comienzo de la implementación

Curso de Celery 4

Clase 20 de 36

Clase 20 / 36

Recursos

¿Cómo conectar Slack con Celery para manejar tareas?

Conectar Slack con Celery para gestionar tareas puede parecer una misión formidable, ¡pero con los pasos correctos, se convierte en un viaje emocionante hacia la automatización! En este caso, vamos a integrar Slack para enviar datos que luego almacenaremos, permitiendo una interacción fluida y dinámica entre servicios. Prepárate para profundizar en el fascinante mundo de la tecnología mediante la implementación de un sistema eficiente de trabajo con Celery y Slack.

¿Qué implica usar Celery con Slack?

Celery es un administrador de tareas distribuidas que facilita la ejecución de tareas asíncronas en tu aplicación. Al combinarlo con Slack, podemos automatizar procesos de forma eficiente. En este proyecto, se desarrollan dos programas:

Programa Frontend (en realidad un Backend): Recibe peticiones y las convierte en tareas de Celery que serán procesadas por trabajadores.
Trabajador en Celery: Responsable de ejecutar tareas como almacenar eventos o comandos en una base de datos.

¿Cómo configurar el trabajador de Celery?

Para configurar Celery, primero definimos una aplicación y declaramos las tareas que se van a ejecutar. A través de un decorador @celery.task, se registra cada tarea específica de nuestra aplicación, permitiendo que éstas sean procesadas eficientemente.

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task
def register_event(event):
    # Lógica para manejar el evento
    print(event)  # Imprimir en logs
    # Almacenar en base de datos

¿Cómo funciona el cliente de Slack?

Este proyecto incorpora un cliente de Slack que actúa como intermediario. Configurado inicialmente como un bot, procesa comandos recibidos desde Slack y los envía a Celery para su gestión.

Importación de Librerías: Iniciamos importando las librerías necesarias, asegurándonos de incluir tanto la librería de Slack como la de Celery.
Procesamiento de Comandos: Configuramos un loop continuo que escucha eventos de Slack. Estos eventos se envían a Celery a través de la función register_event.

from slack_sdk import WebClient
import celery_app as celery

client = WebClient(token='YOUR_SLACK_TOKEN')

def process_events(events):
    for event in events:
        # Procesa y envía eventos a Celery
        celery.register_event.delay(event)

¿Cómo ejecutar los procesos y verificar su funcionamiento?

Después de preparar ambos programas, debes correr los procesos al mismo tiempo para garantizar que Celery y el cliente trabajen sincronizados.

Iniciar Celery: Ejecuta el trabajo del trabajador de Celery.
```
celery -A tasks worker --loglevel=info
```
Iniciar el Cliente Slack: Ejecuta el archivo del cliente que conectará con Slack.
```
python slack_client.py
```
Verificación en Slack: Realiza interacciones desde tu canal de Slack, como enviar mensajes o comandos, para observar en tiempo real cómo estos son procesados por Celery y reflejados en los logs o base de datos.

Reflexiones finales sobre Celery y Slack

La integración de Slack con Celery potencia la capacidad de automatizar y gestionar tareas de manera más efectiva. La configuración de tareas asíncronas facilita el mantenimiento de sistemas escalables y reactivos. Este proyecto es tan solo el comienzo; se pueden implementar vehículos similares para otras aplicaciones y servicios. Sigue explorando y construyendo aplicaciones robustas con la magia de la automatización y la tecnología en su máxima expresión. ¡Adelante, el límite lo pones tú!

Bienvenida

Celery ¿Qué es, para qué sirve, cómo se usa?

Repositorio del proyecto

Arquitecturas de software basadas en mensajería y colas de tareas

Brokers de tareas: Servidores de mensajería y formas de usarlos

¿Cuándo debemos usar Celery?

Reto: Casos de uso de Celery

Bot de Slack

¿Cómo funciona un bot?

Cómo funciona el API de Slack para programación de bots (y parecidos y diferencias con otros APIs)

¿Cómo crear un bot reactivo?

Reto: posibles aplicaciones de bots de Slack, buscar ejemplos y entender cómo se llevarían a cabo

Reto: modificar el bot básico y crear alguno que responda a a algún tipo de petición o muestre algo

Brokers de mensajería

¿Qué es un broker de mensajería y cuándo debe usarse?

Conceptos: mecanismos de publicación/suscripción. Canales. Intercambiadores

Brokers de mensajería open source

Python con RabbitMQ uso básico de la terminal

Comparación de diferentes brokers de mensajería para trabajar con Celery

Reto: Crear una pequeña aplicación cliente-servidor que use RabbitMQ desde Python

Celery y brokers de mensajería

Creando un entorno de desarrollo para Celery

Instalación y creación de un programa básico pub/sub

Cómo usar Celery para programar un robot de Slack: diseño y comienzo de la implementación

Monitorización de tareas

Solucionando problemas

Reto: implementación y despliegue básico de un bot de Slack

Enrutado de tareas

Conceptos: enrutado de tareas y por qué se necesita

Enrutado manual

Mensajería en Celery: uso de Kombu

Enrutado automático

Reto: diseño de mecanismos de enrutado para un bot de Slack

Integración y despliegue en la nube

Estructura de mensajes en Celery y resultados de tareas

Tareas periódicas con Celery

Configuración de sistemas en la nube

Contenedores

Despliegue en un PaaS: Heroku

Uso de Celery con Node.js

Reto: despliegue en la nube (usando cuentas gratuitas)

Conclusiones

Despedida, conclusiones y a dónde ir desde aquí

Cómo usar Celery para programar un robot de Slack: diseño y comienzo de la implementación