fix: Сохранять файл фото ДО запуска Celery task

При асинхронной обработке фото нужно сначала сохранить файл в БД,
потом запустить Celery task. Иначе task не найдет файл.

Изменения:
- BasePhoto.save() теперь сохраняет файл перед запуском task
- Исправлена проблема 'Photo has no image file' в Celery worker

🤖 Generated with Claude Code

myproject/products/tasks.py

@@ -0,0 +1,148 @@
+"""
+Celery задачи для асинхронной обработки фото товаров.
+
+ВАЖНО: django-tenants мультитенантность!
+Все задачи получают schema_name и активируют нужную схему для изоляции данных.
+"""
+import logging
+from celery import shared_task
+from django.db import connection
+from django.apps import apps
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+@shared_task(
+    bind=True,
+    name='products.tasks.process_product_photo_async',
+    max_retries=3,
+    default_retry_delay=60,  # Повторить через 60 секунд при ошибке
+)
+def process_product_photo_async(self, photo_id, photo_model_class, schema_name):
+    """
+    Асинхронная обработка загруженного фото.
+
+    Args:
+        photo_id: ID объекта ProductPhoto/ProductKitPhoto/ProductCategoryPhoto
+        photo_model_class: Строка с путем к модели ('products.ProductPhoto')
+        schema_name: Имя схемы тенанта для активации правильной БД
+
+    Returns:
+        dict: Результат обработки с информацией о качестве и путях к файлам
+    """
+    from .utils.image_processor import ImageProcessor
+
+    try:
+        # КРИТИЧНО: Активируем схему тенанта
+        # Это гарантирует что мы работаем с данными правильного тенанта
+        connection.set_schema(schema_name)
+        logger.info(f"[Celery] Activated schema: {schema_name} for photo_id: {photo_id}")
+
+        # Получаем модель по строке пути ('products.ProductPhoto')
+        app_label, model_name = photo_model_class.split('.')
+        PhotoModel = apps.get_model(app_label, model_name)
+
+        # Загружаем объект фото из БД
+        photo_obj = PhotoModel.objects.get(pk=photo_id)
+        entity = photo_obj.get_entity()
+
+        logger.info(f"[Celery] Processing photo {photo_id} for {entity.__class__.__name__} #{entity.id}")
+
+        # Проверяем что фото еще не обработано
+        if not photo_obj.image:
+            logger.warning(f"[Celery] Photo {photo_id} has no image file")
+            return {'status': 'error', 'reason': 'no_image'}
+
+        # Получаем entity type для правильного пути сохранения
+        entity_type = photo_obj.get_entity_type()
+
+        # ОСНОВНАЯ РАБОТА: Обрабатываем изображение
+        # Это операция занимает время (resize, convert formats, etc)
+        logger.info(f"[Celery] Starting image processing for photo {photo_id} in {schema_name}")
+
+        processed_paths = ImageProcessor.process_image(
+            photo_obj.image,
+            entity_type,
+            entity_id=entity.id,
+            photo_id=photo_obj.id
+        )
+
+        # Обновляем объект фото с новыми путями и метаданными качества
+        photo_obj.image = processed_paths['original']
+        photo_obj.quality_level = processed_paths.get('quality_level', 'acceptable')
+        photo_obj.quality_warning = processed_paths.get('quality_warning', False)
+        photo_obj.save(update_fields=['image', 'quality_level', 'quality_warning'])
+
+        logger.info(f"[Celery] ✓ Photo {photo_id} processed successfully "
+                   f"(quality: {processed_paths.get('quality_level')})")
+
+        return {
+            'status': 'success',
+            'photo_id': photo_id,
+            'schema_name': schema_name,
+            'quality_level': processed_paths.get('quality_level'),
+            'paths': {
+                'original': processed_paths['original'],
+                'large': processed_paths.get('large'),
+                'medium': processed_paths.get('medium'),
+                'thumbnail': processed_paths.get('thumbnail'),
+            }
+        }
+
+    except PhotoModel.DoesNotExist:
+        logger.error(f"[Celery] Photo {photo_id} not found in schema {schema_name}")
+        return {'status': 'error', 'reason': 'not_found', 'photo_id': photo_id}
+
+    except Exception as exc:
+        logger.error(f"[Celery] Error processing photo {photo_id} in {schema_name}: {str(exc)}",
+                    exc_info=True)
+
+        # Повторить задачу при ошибке (макс 3 раза с 60 сек интервалом)
+        try:
+            raise self.retry(exc=exc, countdown=60)
+        except self.MaxRetriesExceededError:
+            logger.error(f"[Celery] Max retries exceeded for photo {photo_id}. Task failed permanently.")
+            return {
+                'status': 'error',
+                'reason': 'max_retries_exceeded',
+                'photo_id': photo_id,
+                'error': str(exc)
+            }
+
+
+@shared_task(name='products.tasks.process_multiple_photos_async')
+def process_multiple_photos_async(photo_ids, photo_model_class, schema_name):
+    """
+    Обработка нескольких фото параллельно (chord pattern).
+
+    Это позволяет обрабатывать несколько фото одновременно
+    если загружено много фото за раз.
+
+    Args:
+        photo_ids: Список ID фотографий
+        photo_model_class: Путь к модели ('products.ProductPhoto')
+        schema_name: Схема тенанта
+
+    Returns:
+        dict: Информация о submitted задачах
+    """
+    from celery import group
+
+    logger.info(f"[Celery] Submitting {len(photo_ids)} photos for batch processing in {schema_name}")
+
+    # Создаем группу задач для параллельной обработки
+    # Celery автоматически распределит их между доступными workers
+    job = group(
+        process_product_photo_async.s(photo_id, photo_model_class, schema_name)
+        for photo_id in photo_ids
+    )
+
+    # Запускаем группу задач асинхронно
+    result = job.apply_async()
+
+    return {
+        'status': 'submitted',
+        'count': len(photo_ids),
+        'group_id': result.id,
+        'schema_name': schema_name
+    }