Django *

Здесь мы рассматриваем фабрики в тестировании. На очень элементарных примерах, с использованием языка python и инструментов Django, pytest, factory_boy.

Привет! Меня зовут Никита Соболев, я core-разработчик языка программирования CPython, а так же core-разработчик фреймворка Litestar, пакета django-stubs и множества других пакетов для Django.

Сегодня я расскажу, как мы сделали самый быстрый и самый семантически корректный фреймворк для создания апишек на Джанго. Поговорим про конкурентов, покажу очень крутые интеграции, поделюсь своей философией и правилами, которые использовались для создания фреймоврка, ну накину на вентилятор для интереса.

Если хотите похоливарить в коментах на тему того, какой фреймворк самый лучший и удобный – залетайте! Обсудим.

При запуске MVP считаем вначале не клики вообще, а деньги и время. Деньги потому, что до серьёзных вложений полезно быстро и по возможности бесплатно проверить, нужен ли проект рынку. Время потому, что его легко потратить не на сам MVP, а на подключение Яндекс.Метрики, Google Analytics, событий, воронок, отдельной базы и прочей обвязки. В итоге идея ещё не проверена, а вокруг неё уже начинает расти аналитическая система.

Рассмотрим простую схему с 1-2 быстрыми метрики, которые напрямую проверяют УТП или главный пользовательский сценарий. Пользователь нажал кнопку покупки. Начал создавать проект. Зарегистрировался. Перешёл в Telegram. Этого уже хватает, чтобы понять, работает ли сценарий и есть ли живой отклик.

Получаем сразу три плюса. Бесплатно проверяем гипотезу, экономим время на старте и делаем один универсальный инструмент, который потом можно использовать для любого количества своих MVP без новых подключений и переделок.

Разберем именно такой вариант. Маленький Django-бэк один раз деплоится на простом хостинге, принимает события через пиксель, хранит их в SQLite и отдаёт статистику JSON-ответом. Дальше во всех новых фронтах меняются только названия event и src.

Особенно удобно это в тех случаях, когда фронт живёт на бесплатном или засыпающем хостинге. У free web services на Render сервис уходит в spin-down после 15 минут простоя, а файловая система там ephemeral, поэтому локальный SQLite для таких счётчиков работать не будет. В качестве простого примера отдельного маленького бэка можно использовать PythonAnywhere, где есть бесплатный аккаунт с одним web app. Но сама идея не привязана к этим площадкам и повторяется практически где угодно.

Я регулярно выкладываю посты в блог НормЦРМ. На двух языках: русском и английском.

Написал пост, придумал заголовок. Тут всё просто. А дальше неприятный процесс. С помощью ИИ перевести пост на английский — и перенести перевод в блог. А ещё сгенерировать мета-данные и og-данные (это для поисковиков и мессенджеров), тоже перевести их на английский и руками поставить в нужные поля.

Всё это занимает минуты, но такая работа раздражает. А пишу я довольно часто (публикация раз в пару дней). И решил сделать в интерфейсе одну кнопку, которая возьмёт на себя всю эту рутину. Решил — и сделал. Теперь в один клик переводится пост и генерируются все мета-данные.

Сейчас расскажу во всех деталях, как именно это реализовано. Вдруг вы тоже так захотите?

Django Rest Framework (DRF) - чуть ли не единственный фреймворк для разработки REST на базисе Django. Мой нарратив о Django в прошлой статье заключался в том, что это неповоротливый монолит, который абсолютно не следует best practices и не стремится к ним. Если вдруг вы не задумывались о том, как связаны DRF и Django, то вас может быть немного это удивит - никак. Их делали совершенно разные люди, но каким-то образом они сошлись в общей концепции: игнор хороших практик, перегруженные классы и магия, превращающая разработчика в гадалку.

СУБД PostgreSQL сейчас вероятно, является самым популярным бакендом для Django. К сожалению, у этой СУБД есть особенность - для построения индексов, она блокирует таблицу, и на время выпололнения индексирования, запись в эту таблицу оказывается недоступной, что приводит к частичной или полной неработоспособности приложения на время выполнения миграции, включающей в себя построение индекса.

Эта особенность создает проблемы с маштабированием приложения при изменении структуры данных - таблицы с большим количеством строк могут индексироваться заметное время - от нескольких минут, до часов. Все это время, приложение ограничено в функциональности, что может быть для него недопустимо.

Как решать эту проблему - описано в данной статье.

Вот что для этого понадобилось: бэкендеры — 2 штуки, фронтендер — 1 штука, дизайнер — 1 штука, мобильный разработчик — 1 штука, время — 2 учебных семестра.

Продолжаем рассказывать об интересных проектах студентов Контура. В этот раз речь пойдёт о приложении для интерактивного мониторинга белых акул по заказу Стэнфордского университета. 🦈 В статье ребята рассказали, какие возможности реализовали внутри приложения, какой стек технологий выбрали и что за сложности случились на фронтенде и бэкенде.

Я долго работал в коммерческом проекте в роли backend-разработчика с всемирно известным фреймворком Django, а также с его альтер эго - Django Rest Framework. Всегда кажется, что работать с чем-то многозвёздочном на GitHub - это кататься сыром в масле. На входе имеем: отличную документацию, отзывчивое сообщество, множество решений одной и той же проблемы, так как все уже (пред)решено...

Django ORM прячет SQL за красивым Python-интерфейсом. Пишешь User.objects.filter(active=True).order_by('name')[:10] — получаешь список пользователей. Круто. Но когда запросы тормозят или N+1 пожирает базу, приходится понимать, что вообще происходит.

Разберём внутренности QuerySet: почему он ленивый, как работает chaining, когда запрос реально выполняется, и чем select_related отличается от prefetch_related на уровне SQL.

Привет, Хабр!

Сегодня поговорим о том, как включать и выключать функциональность в Django, не разворачивая каждый раз новый деплой. В больших проектах эту задачу решают через feature flags, такие условные флажки , которые позволяют запускать скрытые возможности лишь для части пользователей или откатывать фичи, не выкатывая заново весь код. Если вы хотите поэтапно раскатать новую функцию, сделать A/B тест или просто спрятать недоделанный модуль за переключателем, вам сюда.

Как только ты начинаешь углубляться в изучение баз данных, так сразу на горизонте возникают такие понятия как подзапросы, CTE, представления и временные таблицы. По опыту работы в университете заметил, что с этими темами у людей часто возникают проблемы и недопонимания. В частности больше всего путаницы вносит именно CTE. 

Поэтому в этой статье я расскажу:

1. что такое CTE

2. зачем оно нужно 

3. что такое рекурсивные СТЕ

4. чем СТЕ отличается от временных таблиц, представлений и подзапросов

5. как СТЕ может плохо сказаться на производительности 

6. как использовать СTE в самом народном фреймворке Django

Использует SELECT со звёздочкой Макс - Lead Backend и автор YouTube-канала PyLounge. Поехали! 

Здравствуйте! Это вторая часть из серии статей «Сервисы — место, где живет бизнес логика». Если Вы еще не знакомы с первой частью, то рекомендую начать с нее, чтобы у вас сложилась общая картина. Сегодня мы постараемся ответить на все оставшиеся вопросы: познакомимся с прекрасной, легковесной DI-библиотекой, научимся «инжектить» в Django, посмотрим на несколько дашбордов в Кибане и поговорим про доменные модели.

Есть числа, которые полезно знать программистам на Python. Насколько быстро добавляется элемент в список? Как насчет открытия файла? Это занимает меньше миллисекунды? Если ваш алгоритм зависит от производительности, какую структуру данных вы должны использовать? Сколько памяти занимает число с плавающей запятой, один символ или пустая строка? Насколько быстр FastAPI по сравнению с Django?

Это перевод недавней работы Michael Kennedy с подробными пояснениями для начинающих питонистов, которых нет у автора.

Сервисы — место, где живет бизнес-логика

Здравствуйте! Идея написать эту статью пришла мне в голову абсолютно спонтанно. Я работаю в компании и, так сложилось, что нас имеет мы имеем DRF монолит на писят два миллиона строк кода. И вот однажды, чью-то светлую голову посетила мысль — «а давайте писать код одинаково». Идея прозвучала чертвоски просто и соблазнительно. С этого момента мы завели себе ишака по имени «Django Service Layer», и все дружно начали на него наваливать. Теперь навалю и вам. Би-бу-бип.

…. и программиста. 

Нейросети меняют паттерны поведения людей при поиске информации. В частности они становятся сложнее и длиннее. Мир поиска изменился навсегда. Бизнесу нужен инструмент для изучения, анализа и создания такого контента, который не только попадет в источники нейросетей, но и будет максимально полезным для людей

В каждой компании есть один странный ритуал. Он происходит тихо, почти интимно: менеджеры склоняются над очередным отчётом о сроках, разработчики молча листают тикеты, и все делают вид, что корабль идёт вперёд, хотя штурман давно гребёт в сторону. Это напоминает старый анекдот про то, как команда чинит дырявую лодку на воде, параллельно обсуждая дизайн будущей яхты.

В этом и есть суть современной разработки: бесконечный ремонт, замаскированный под «инновации».

Сделал поиск по личному архиву фотографий с применением трех нейросетей, векторного расширения к PostgreSQL и Django

Во время выполнения очередного проекта мне пришлось работать с Битрикс ORM, при этом параллельно в системе был инстанс Laravel. Две разные ORM работали с единой базой данных. Не буду вдаваться в причины, по которым был выбран такой подход, и воздержусь от его оценки. Суть в том, что мне приходилось одновременно работать с двумя принципиально разными системами. Этот опыт привел меня к фундаментальному выводу: ORM — не для меня.

Привет, Хабр!

Давайте честно, поиск работы — это ад. Я инженер и я ненавижу рутину. А поиск работы — это 90% тупого кликанья.

Открыть 50 вкладок — 50 раз написать «Здравствуйте‑ меня заинтересовало...» — 50 раз скопировать‑вставить. Это выжигает.

Можно конечно написать автокликер, который будет спамить «пустышками». Но рекрутеры не дураки — такие отклики летят в мусор. А «ручной» режим‑ это 3–4 часа в день.

Я понял — что должен быть третий путь. Не просто автоматизация — а умная автоматизация.

Большинство наших «проектов мечты» умирают не потому, что идея плохая, а потому что мы останавливаемся на уровне «ну вот, фронт есть, бэк вроде тоже, как-нибудь допилю оплаты и выложу». Не допиливаем. Потому что платежи, вебхуки, витрина, SEO, публикации — это уже не «интересный код», а «организационная скука».

Проект как раз про то, чтобы скучное сделать готовым и многоразовым. Мы один раз собираем связку: AI → Django/DRF → ЮKassa → деплой → Web Stories → SEO, а дальше в неё можно подставлять вашу идею — не только Mermaid. Mermaid здесь как манекен: на нём удобно показывать, куда вешать оплату, куда прикручивать экспорт, где пускать трафик.

Если у вас в голове крутится мысль «я бы запустил свою фичу, если бы была готовая дорожка к деньгам» — это она.