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설정이 .env(시크릿)+toml(설정)로 갈려 있던 것을 config.local.toml 하나로 통합. DB 비번이 이미 toml 에 있어 분리 기준이 임의적이었고, backend(하우스 패턴)도 toml 단일이라 일관성 확보. 환경별로 바뀌는 값(DB_HOST 등)만 env override 유지. - config_models: NaverConfig(keys 로테이션)·OpenAIConfig·DecodoConfig 추가 - server_configs: 3개 로드, load_dotenv 제거(python-dotenv 의존성도 제거) - proxy/naver/similarity/keyword/worker_main: os.environ → config 객체 참조 - config.local.toml.example: [NaverConfig]/[OpenAIConfig]/[DecodoConfig] 섹션 - .env/.env.example 삭제, README/주석 갱신 (배포는 toml 마운트 or env override) - tests: DecodoConfig 기반으로 갱신 → 전체 44/44 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2.8 KiB
Python
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Python
# LPS 워커 프로세스 진입점 (API 와 분리 실행 — 코드베이스 공유, 독립 스케일).
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# python worker_main.py
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# WORKER_CONCURRENCY=2 python worker_main.py
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#
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# 쿠팡 검색은 브라우저(Chrome)라 무겁고 컨텍스트당 직렬이므로 기본 동시성은 1.
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# 여러 브라우저로 늘리려면 CoupangAdapter 인스턴스를 워커마다 따로 준다.
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import asyncio
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import os
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from common.logger import LOG
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from config.server_configs import web_server_config, openai_config
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from crud.job_crud import JobQueue
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from crud.negative_cache import NegativeCache
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from services.search.proxy import DecodoProxy
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from services.search.coupang.adapter import CoupangAdapter
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from services.search.naver.adapter import NaverAdapter
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from services.ai.similarity import SimilarityJudge
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from services.ai.keyword import KeywordGenerator
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from worker.handlers import build_search_handler
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from worker.notify import JobListener
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from worker.runner import Worker, run_reaper
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LOG.SetPrefix(f"{web_server_config.server_name}-worker")
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async def main(concurrency: int = 1):
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queue = JobQueue()
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# 쿠팡(브라우저, 무거움) + 네이버(오픈API, 가벼움) 동시 검색 → 병합 최저가
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# DECODO 프록시: .env 에 값 있으면 쿠팡만 sticky+주기적 회전으로 경유(없으면 직접 연결)
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proxy = DecodoProxy()
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LOG.i(f"DECODO 프록시: {'ON(sticky ' + str(proxy.session_minutes) + '분 회전)' if proxy.enabled else 'OFF(.env 미설정)'}")
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adapters = {"coupang": CoupangAdapter(headless=False, proxy=proxy), "naver": NaverAdapter()}
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# OpenAI 키 있으면 '같은 상품' AI 판정 + 재검색어 생성 활성화
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has_openai = bool(openai_config.api_key)
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judge = SimilarityJudge() if has_openai else None
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keyword_gen = KeywordGenerator() if has_openai else None
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LOG.i(f"AI(판정+검색어생성): {'ON' if has_openai else 'OFF(키 없음)'}")
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handler = build_search_handler(adapters, judge=judge, keyword_gen=keyword_gen, neg_cache=NegativeCache())
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stop = asyncio.Event()
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listeners: list[JobListener] = []
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tasks: list[asyncio.Task] = []
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for i in range(concurrency):
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listener = JobListener()
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await listener.start()
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listeners.append(listener)
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worker = Worker(f"worker-{i}", queue, handler)
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tasks.append(asyncio.create_task(worker.run(listener, stop)))
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tasks.append(asyncio.create_task(run_reaper(queue, stop)))
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LOG.i(f"LPS 워커 {concurrency}개 + reaper 기동")
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try:
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await asyncio.gather(*tasks)
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finally:
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stop.set()
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for listener in listeners:
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await listener.close()
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for adapter in adapters.values():
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await adapter.close()
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if __name__ == "__main__":
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asyncio.run(main(int(os.environ.get("WORKER_CONCURRENCY", "1"))))
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