Así es como lo hice:

1. servidor matraz

 from flask import Flask import pika import uuid import threading app = Flask(__name__) queue = {} class FibonacciRpcClient(object): def __init__(self): self.connection = pika.BlockingConnection( pika.ConnectionParameters(host='rabbit')) self.channel = self.connection.channel() result = self.channel.queue_declare('', exclusive=True) self.callback_queue = result.method.queue self.channel.basic_consume( queue=self.callback_queue, on_message_callback=self.on_response, auto_ack=True) def on_response(self, ch, method, props, body): if self.corr_id == props.correlation_id: self.response = body def call(self, n): self.response = None self.corr_id = str(uuid.uuid4()) queue[self.corr_id] = None self.channel.basic_publish( exchange='', routing_key='rpc_queue', properties=pika.BasicProperties( reply_to=self.callback_queue, correlation_id=self.corr_id, ), body=str(n)) while self.response is None: self.connection.process_data_events() queue[self.corr_id] = self.response print(self.response) return int(self.response) @app.route("/calculate/<payload>") def calculate(payload): n = int(payload) fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient() threading.Thread(target=fibonacci_rpc.call, args=(n,)).start() return "sent " + payload @app.route("/results") def send_results(): return str(queue.items())

2. Trabajador

 import pika connection = pika.BlockingConnection( pika.ConnectionParameters(host='localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='rpc_queue') def fib(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fib(n - 1) + fib(n - 2) def on_request(ch, method, props, body): n = int(body) print(" [.] fib(%s)" % n) response = fib(n) print(" [.] calculated (%s)" % response) ch.basic_publish(exchange='', routing_key=props.reply_to, properties=pika.BasicProperties(correlation_id=props.correlation_id), body=str(response)) ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) channel.basic_qos(prefetch_count=1) channel.basic_consume(queue='rpc_queue', on_message_callback=on_request) print(" [x] Awaiting RPC requests") channel.start_consuming()

Los 2 anteriores se basan en el tutorial de RabbitMQ en RPC.

3. Dockerfile

 FROM python:3 RUN mkdir code ADD flask_server.py requirements.txt /code/ WORKDIR /code RUN pip install -r requirements.txt ENV FLASK_APP flask_server.py EXPOSE 5000 CMD ["flask", "run", "-h", "0.0.0.0"]

4. Docker-compose.yml

 services: web: build: . ports: - "5000:5000" links: rabbit volumes: - .:/code rabbit: hostname: rabbit image: rabbitmq:latest ports: - "5672:5672"

Ejecute docker-compose up y el servidor Flask debería comenzar a comunicarse con el servidor RabbitMQ.

Hay muchas formas de escribir el servidor RabbitMQ, el trabajador y el Dockerfile.
La primera respuesta muestra buenos ejemplos de ellos.

Solo enfatizaré que el servidor RabbitMQ podría no estar listo cuando el trabajador (el servicio web en su caso) intente acceder a él .
Para eso , sugeriré escribir el archivo docker-compose.yml de esta manera :

 version: "3" services: web: build: . ports: - "5000:5000" restart: on-failure depends_on: - rabbitmq volumes: - .:/code rabbit: image: rabbitmq:latest expose: - 5672 healthcheck: test: [ "CMD", "nc", "-z", "localhost", "5672" ] interval: 3s timeout: 10s retries: 3

Entonces, ¿qué hice aquí?

1) Agregué las propiedades depend_on y restart en el servicio web y la propiedad healthcheck en el servicio de conejo .
Ahora el servicio web se reiniciará hasta que el servicio de conejo se vuelva saludable.

2) En el servicio de conejo , utilicé la propiedad de expose en lugar de los ports porque, en su caso, el puerto 5672 debe compartirse entre los contenedores y no necesita estar expuesto al host.

De los documentos de Expose :

Exponga los puertos sin publicarlos en la máquina host; solo podrán acceder a ellos los servicios vinculados. Solo se puede especificar el puerto interno.

3) Eliminé la propiedad de links porque (tomado de aquí ):

No se requieren enlaces para permitir que los servicios se comuniquen; de forma predeterminada, cualquier servicio puede llegar a cualquier otro servicio en el nombre de ese servicio.

https://youtu.be/ZxVpsClqjdw este video explica todo con código

y tiene un docker-compose como

 version: '3' services: redis: image: redis:latest hostname: redis rabbit: hostname: rabbit image: rabbitmq:latest environment: - RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin - RABBITMQ_DEFAULT_PASS=mypass web: build: context: . dockerfile: Dockerfile hostname: web command: ./scripts/run_web.sh volumes: - .:/app ports: - "5000:5000" links: - rabbit - redis worker: build: context: . dockerfile: Dockerfile command: ./scripts/run_celery.sh volumes: - .:/app links: - rabbit - redis depends_on: - rabbit

y para hacer el uso de la conexión

 BROKER_URL = 'amqp://admin:mypass@rabbit//' CELERY = Celery('tasks',backend=REDIS_URL,broker=BROKER_URL)

para una explicación más detallada https://medium.com/swlh/dockerized-flask-celery-rabbitmq-redis-application-f317825a03b