## Сервис обработки изображений

Данный сервис принимает на вход изображения типа `png` или `jpeg` и необходимую ширину выходного 
изображения в пикселях(Опционально. По умолчанию 250 пикселей), 
изменяет размер изображения до указанной ширины сохраняя пропорции,
загружает итоговое изображение на сервер AWS S3 и возвращает ссылку на загруженный файл.


## Установка

Перед началом использования стоит убедиться, что у вас имеется готовый
`AWS S3` бакет. 

Так же для работы `Celery` потребуется сервер `Redis`.
Он может быть поднят отдельно, либо сразу со всем сервисом в докере.

В корне проекта создаём `.env` файл и заполняем в нём необходимые поля по примеру из `.env_template`

Далее устанавливаем всё необходимое.
```shell
pip install -r requirements.txt

---> 100%
```

В терминале пишем 
```shell
celery -A app.tasks.celery:celery worker --loglevel=INFO
```

В другом терминале пишем
```shell
uvicorn app.main:app --reload
```

Теперь `API` доступен на http://localhost:8000/api/upload_image 
и документация на http://localhost:8000/docs


## Установка в docker

Так же создаём `.env` файл и заполняем его всем необходимым

В поле `REDIS_HOST` указываем `redis`

В терминале пишем 
```shell
docker compose build
docker compose up -d
```

`API` будет доступен на порте `9000`


## Пример использования

```python
import requests


def send_image(image_path: str, target_width: int) -> None:
    with open(image_path, 'rb') as file:
        file_data = file.read()

    url = f'http://localhost:9000/api/upload_image/?target_width={target_width}'

    response = requests.post(url, files={'file': file_data})

    if response.status_code == 200:
        link = response.json()["resized_image_link"]
        print("Файл успешно отправлен!", link, sep="\n")
    else:
        print("Ошибка при отправке файла:", response.status_code, response.json()["detail"])


if __name__ == "__main__":
    send_image("image.png", 300)
```