# Микросервисы

Микросервисы — это отдельные асинхронные функции, которые могут помочь в реализации сложных задач по интеграции с внешними сервисами.

Основной язык описания микросервисов Python (версия 3.6.х).

> **Примечание:** Обратите внимание, что в контексте микросервиса всегда доступна вся стандартная Python-библиотека, а так же пакет для совершения HTTP-запросов [requests](https://pypi.org/project/requests/).

Быстрая навигация:

* Создание микросервиса

<figure><img src="/files/WyAK7g9DO1nw0GkRKUjn" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Создание микросервиса

Чтобы создать новый микросервис, кликните на кнопку «Добавить».

<figure><img src="/files/NnFobcpMaz5wW7HWwDOI" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Будет открыт упрощенный вариант редактора кода.

<figure><img src="/files/jqZnUcALA4GTNPPoFFB8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

1. **Название** — введите название, которое будете использовать в процедурах интеграционного слоя вашего чат-бота, чтобы вызвать этот микросервис;
2. **Необходимые переменные** — список названий переменных (через запятую), которые необходимо передать внутрь микросервиса из процедуры интеграционного слоя вашего чат-бота;
3. **Код** — редактор для кода микросервиса (поддерживает некоторые горячие клавиши из стандартных IDE);
4. Тестовые данные — список необходимых переменных (из п. 2) с заполненными значениями для тестирования работы микросервиса, не выходя из этого раздела (формат: JSON);
5. **Кнопка «Тест»** — позволяет запустить код микросервиса с тестовыми данными и посмотреть его исполнение (в случае ошибки, будет возвращен стандартный стек-трейс Python);


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.fstrk.io/knowledge_base/instructions/old/vizualnyi-konstruktor-chat-botov/mikroservisy.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.