Тестовое задание

❗ Перед запуском переименуйте .env.test в .env и внесите в него свои данные.

Описание проекта:

В директории back содержится код fastapi сервиса:

• /data/ - содержит в себе конфигурационные файлы: config.py, loader.py. config.py отвечает за подгрузку данных из .env файла (mongo token), loader.py отвечает за инициализацию mongo и redis баз данных.
• /database/ содержит в себе файл с прописанной базой данных. Класс MongoDB
• /pages/ содержит в себе обработчики ендпоинтов /api/v1/message/ и /api/v1/messages.
• Dockerfile для подгрузки fastapi сервиса в docker-compose, установка необходимых зависимостей.
• web.py - файл, ответственный за запуск fastapi сервиса. Получает роутер из /pages/messages, добавляет CORS мидлварь.

---

В директории tg_bot содержится код Telegram бота:

• bot.py - файл, ответственный за логику и запуск бота
• config.py - файл конфигурации, нужен для подгрузки токена бота
• loader.py - файл, ответственный за инициализацию классов Bot и Dispatcher

---

Директория nginx:

• Файл app.conf отвечает за настройку nginx сервера. Сервер слушает 80 порт и перенаправляет запросы на localhost:8000, на котором запущен uvicorn.

---

docker-compose файл:

Инициализируем сервисы: web(fastapi service), redis, tg_bot, nginx

1. Сначала запускается redis бд
2. Далее пускается fastapi service
3. После него запускаются tg_bot и nginx сервер.
4. В nginx даем доступ серверу к "интернету", прокладывая внешний порт 8082 и внутренний 80.