1. Clonar repositorio

   $ git clone https://github.com/revliscano/miaguila-exam.git

2. Ejecutar docker-compose

   $ docker-compose up -d

   Los microservicios estarán disponibles en:

   • Storage Service: http://localhost:8001/
   • Postcode Service: http://localhost:8002/

3. Enviar archivo .csv como payload al endpoint:

   POST: /api/v1/locations/uploadcsv/

   Por ejemplo:

   import requests
   
   file = open('path/al/archivo.csv')
   payload = {"file": ('locations.csv', file, 'multipart/form-data')}
   response = requests.post(
       f'http://localhost:8001{API_PREFIX}/uploadcsv/',
       files=payload
   )

Este examen lo realicé con el framework FastAPI y se utilizó, como motor de base de datos, PostgreSQL.

Se escogió PostgreSQL debido a que permite copiar millones de registros provenientes de un CSV, de manera mucho más veloz que haciendo INSERTs.

La comunicación entre los microservicios se realiza a través de HTTP (especfíciamente mediante el endpoint POST: /api/v1/postcodes/combine/ del servicio Postcode Service. Esta se lleva a cabo de manera asíncrona a la subida de archivos por parte del usuario, gracias al soporte de tareas en segundo plano (BackgroundTasks) que FastAPI ofrece.

El endpoint POST: https://api.postcodes.io/ de La API de postcodes.io, limita el número de geolocalizaciones de entrada (100 máximo). Debido a esto, realicé un límite similar en la consulta que se hace a la base de datos de Storage Service. De esta manera, se van pidiendo lotes de 100 registros a la base de datos, los cuales son continuamente enviados al Postcode Service.