Необходимо написать очень простой поисковик по текстам документов. Данные хранятся в БД по желанию, поисковый индекс в эластике.

Как запустить

1. Скопировать все на локалку - git clone https://github.com/demka-test-tasks/notion_so
2. Запустить сервис с помощью docker-compose up -d, подождать, пока postgres и elastic стартанут, fastapi даст ошибку, что нормально
3. Синхронизировать хранилища с .csv с помощью python3 converter.py в utils
4. Сделать рестарт решения с помощью docker-compose stop && docker-compose up -d
5. Проверить, все ли завелось через docker ps, если не завелось - дайте репорт в issue

Как работать

Документация по API тут

1. Осуществить поиск по тексту - GET http://127.0.0.1:8000/posts/search?text=привет
2. Осуществить удаление по идентификатору - DELETE http://127.0.0.1:8000/posts/delete, в теле JSON вида: {"id" : 93}

Также развернуты контейнеры PgAdmin (host=postgres, password=postgres, user=postgres) и Kibana

Само задание

Ссылка на тестовый массива данных: [csv]

Структура БД:

• id - уникальный для каждого документа;
• rubrics - массив рубрик;
• text - текст документа;
• created_date - дата создания документа.

Структура Индекса:

• id - id из базы;
• text - текст из структуры БД.

Необходимые методы

• сервис должен принимать на вход произвольный текстовый запрос, искать по тексту документа в индексе и возвращать первые 20 документов со всем полями БД, упорядоченные по дате создания;
• удалять документ из БД и индекса по полю id.

Технические требования:

• любой python фреймворк кроме Django и DRF;
• README с гайдом по поднятию;
• docs.json - документация к сервису в формате openapi.

Программа максимум:

• функциональные тесты;
• сервис работает в Docker;
• асинхронные вызовы.