Middle+
105
questionbank
Как реализовать паттерн Waiter для API?
Ответ от нейросети
sobes.tech AI
Паттерн Waiter для API реализуется путем периодического опроса (polling) ресурса до достижения определенного целевого состояния или до истечения таймаута.
Основные компоненты реализации:
- Цель ожидания: Определение условия, при котором ожидание считается завершенным (например, статус ресурса стал "готовым", значение поля достигло определенного значения).
- Период опроса (Polling interval): Время между последовательными запросами к API.
- Таймаут (Timeout): Максимальное время, в течение которого Waiter будет выполнять опросы.
- Логика опроса: Функция или метод, который выполняет GET-запрос к API для получения текущего состояния ресурса.
- Проверка состояния: Логика, которая анализирует ответ от API и проверяет, достигнуто ли целевое состояние.
- Механизм ожидания: Реализация цикла, который выполняет опросы с заданным интервалом, проверяет состояние и завершается при достижении цели, таймаута или ошибке.
Пример реализации на Python:
import time
import requests
from typing import Dict, Any, Optional, Callable
def wait_until(
url: str,
api_key: str,
condition: Callable[[Dict[str, Any]], bool],
timeout: int = 60,
polling_interval: int = 5
) -> Dict[str, Any]:
"""
Ожидает, пока ресурс по заданному URL не удовлетворит условию.
Args:
url: URL ресурса API.
api_key: Ключ API для аутентификации.
condition: Функция, принимающая ответ (словарь) и возвращающая True, если условие выполнено.
timeout: Максимальное время ожидания в секундах.
polling_interval: Интервал между запросами в секундах.
Returns:
Последний полученный ответ от API, когда условие было выполнено.
Raises:
TimeoutError: Если условие не было выполнено в течение заданного таймаута.
requests.exceptions.RequestException: Если произошла ошибка HTTP-запроса.
"""
start_time = time.time()
headers = {"X-API-Key": api_key} # Пример заголовка для API ключа
while time.time() - start_time < timeout:
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # Вызывает исключение для плохих статусов (4xx или 5xx)
data = response.json()
if condition(data):
return data # Условие выполнено
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Ошибка запроса: {e}")
# Можно добавить логику повторных попыток или выхода
time.sleep(polling_interval) # Ожидаем перед следующим опросом
raise TimeoutError(f"Ожидание условия для {url} истекло ({timeout} секунд)")
# Пример использования:
# Предположим, API возвращает статус обработки в поле 'status'
# и мы ждем, пока статус станет 'COMPLETED'
# resource_url = "https://api.example.com/processing_job/123"
# my_api_key = "YOUR_API_KEY"
# def is_completed(data: Dict[str, Any]) -> bool:
# return data.get("status") == "COMPLETED"
# try:
# completed_resource_data = wait_until(
# resource_url,
# my_api_key,
# is_completed,
# timeout=120,
# polling_interval=10
# )
# print("Ресурс готов:", completed_resource_data)
# except (TimeoutError, requests.exceptions.RequestException) as e:
# print("Не удалось дождаться готовности ресурса:", e)
Особенности реализации:
- Обработка ошибок: Необходимо обрабатывать ошибки HTTP (неверные статусы, проблемы с сетью).
- Экспоненциальная задержка: Для снижения нагрузки на API можно увеличивать интервал опроса с каждой неудачной попыткой (exponential backoff).
- Отмена ожидания: Предусмотреть возможность прерывания ожидания.
- Логирование: Добавить логирование для отслеживания прогресса и возникающих проблем.
- Параметризация: Сделать Waiter гибким, позволяя настраивать URL, метод запроса (GET, POST), заголовки, параметры, условия ожидания.