В этой статье мы создадим полноценный мини-блог на FastAPI с нуля, используя современные технологии веб-разработки. Вы узнаете, как реализовать JWT-аутентификацию, работать с Markdown и создать привлекательный пользовательский интерфейс.

Мы рассмотрим асинхронную работу с SQLAlchemy 2, включая сложные запросы и связи ManyToMany, а также интеграцию фронтенда с использованием Jinja2.

Этот проект демонстрирует, как создать функциональный блог, подобный Telegraf, преодолевая его ограничения и расширяя возможности.

Если Вы когда-нибудь задумывался о том, как создать своё собственное веб-приложение, надеюсь, эта статья окажется вам полезна.

Мы пройдём весь путь — от установки необходимых инструментов и настройки окружения до разработки интерфейса и деплоя приложения на сервере. Каждый этап будет сопровождаться объяснениями и примерами кода, которые вы сможете найти в репозитории на GitHub.

Как создать асинхронный API для мониторинга курсов валют на Python? В этом практическом руководстве мы разработаем сервис на FastAPI с интеграцией APScheduler, который будет отслеживать курсы USD и EUR в банках России. Вы узнаете, как реализовать асинхронный парсинг данных, настроить планировщик задач и развернуть приложение в облаке. Проект включает систему аутентификации, фильтрацию данных и REST API — идеальный пример для изучения современной веб-разработки на Python.

В современном мире веб-разработки API (Application Programming Interface) обеспечивает взаимодействия между различными приложениями и сервисами.
REST API, стали стандартом для создания веб-сервисов благодаря их простоте и гибкости.

Наша сегодняшняя цель - подробно разобраться в процессе создания REST API с использованием Django и Django REST Framework, разбираясь в каждом шаге и его значение. Мы также рассмотрим, почему создание API важно и как это может быть полезно в ваших будущих проектах.

Сегодня я покажу вам, что для создания полноценных кроссплатформенных приложений достаточно одного языка — Python. С помощью всего нескольких библиотек и фреймворков можно легко обойтись без JavaScript для веб-разработки, без Kotlin и Swift для мобильных приложений и даже без C++ для десктопных программ. В этой статье разберем, как, используя Flet и FastAPI, можно создавать мощные и удобные решения для любой платформы!

Третья статья цикла по асинхронному SQLAlchemy 2 посвящена оптимизации кода, обновлению и удалению данных. Рассмотрены улучшения базового класса, подходы к обновлению записей и методы удаления, с акцентом на повышение производительности. Нажмите «Читать», чтобы ознакомиться с материалом.

Превращаем известную игру 2048 в увлекательный Telegram-бот! Расскажу, как за несколько шагов создать MiniApp с помощью FastAPI и Aiogram, интегрировать API и настроить базы данных. Пошаговое руководство для тех, кто хочет освоить разработку на новом уровне.

Привет, друзья! Ваш теплый отклик на мою прошлую статью о разработке Telegram-ботов с использованием технологии MiniApp вдохновил меня на создание нового проекта.

Сегодня вы узнаете, как создать Telegram Web App с помощью FastAPI и Aiogram 3, который сканирует и генерирует QR-коды. В статье приведены шаги от установки зависимостей и настройки вебхуков до написания кода на фронте и бэке, и до деплоя проекта.

Друзья, сегодня мы погрузимся в мир Pydantic 2 – мощного инструмента для валидации данных в Python! Узнаем, почему эта библиотека стала незаменимой в 30% Python-проектов и как она упрощает работу с данными. От базовых концепций до продвинутых техник – мы охватим всё, что нужно знать современному Python-разработчику. Готовьтесь к практике – ведь только так можно по-настоящему освоить Pydantic и сделать ваш код более надёжным и эффективным.

Продолжаем цикл статей по асинхронной SQLAlchemy в стиле ORM!

Если вы ещё не успели ознакомиться с первой частью, настоятельно рекомендую сделать это, так как сегодняшний материал будет опираться на уже освоенные знания.

Что нас ждёт сегодня?

- Сессии и фабрики сессий: Узнаем, как эффективно управлять сессиями для взаимодействия с базой данных.

- Добавление данных в таблицы: Освоим безопасные методы добавления новых записей с использованием ORM-методов.

- Извлечение данных из таблиц: Погрузимся в мир извлечения данных. Рассмотрим простые запросы и более сложные фильтры для работы с данными.

После прочтения этой статьи вы сможете уверенно добавлять и извлекать данные с помощью SQLAlchemy для любых табличных баз данных.

Не пропустите, будет интересно и полезно!

Наконец-то пришло время взяться за то, что я давно планировал — подробный гайд по асинхронной версии SQLAlchemy 2.0 в стиле ORM. В этой серии статей я подробно расскажу обо всех аспектах: от создания моделей и установления связей между ними до миграций с Alembic и взаимодействия с данными в базе. Мы будем шаг за шагом разбирать ключевые моменты работы с асинхронной базой данных, что позволит вам глубже понять SQLAlchemy и применить эти знания на практике.

Для начала, давайте разберёмся, что такое SQLAlchemy и почему каждый разработчик, работающий с реляционными базами данных (такими как SQLite, PostgreSQL, MySQL и т. д.), должен знать о ней. После этого — настройка. Мы будем работать с PostgreSQL, но не переживайте: код, который мы напишем, универсален для всех реляционных баз данных. Мы начнем с базовой настройки SQLAlchemy для асинхронного взаимодействия, а затем перейдём к созданию таблиц в современном декларативном стиле.

Сегодня мы создадим полноценное веб-приложение на FastAPI, которое будет взаимодействовать с Telegram-ботом через MiniApp и вебхуки. В основе проекта — асинхронное взаимодействие с базой данных SQLite с помощью SQLAlchemy, что позволит нам реализовать масштабируемое и эффективное приложение.

Наше приложение будет включать как фронтенд, так и API методы для обработки запросов. Все взаимодействия с Telegram-ботом будут осуществляться через вебхуки, что обеспечит быструю и надежную связь. Важным аспектом является то, что мы будем использовать FastAPI для поднятия бота, что позволит интегрировать все компоненты в одном приложении.

Для разработки самого бота мы воспользуемся библиотекой Aiogram 3, которая обеспечит удобный и мощный интерфейс для взаимодействия с Telegram API. Это позволит нам быстро реализовать необходимые функции и сделать процесс разработки более эффективным.

Сегодня я подготовил небольшую, расслабляющую статью, особенно в сравнении с предыдущими. Недавно я разрабатывал FullStack-приложение для небольшого лендинга, где одной из задач было привязать форму с сайта к Telegram-боту.

Суть задачи:

Пользователь вводит данные в форму на сайте, после чего эта информация отправляется заказчику через Telegram-бота. Данные отправляются в формате HTML, с полным набором информации. Всё это нужно было реализовать на чистом JavaScript + HTML + CSS. Из этой задачи родилась идея для данной статьи.

Чем мы займёмся?

Мы зарегистрируем Telegram-бота через BotFather, создадим приятную страницу с формой для сбора данных с использованием бесплатного сервиса WebSim.ai, а затем настроим отправку сообщений с формы в Telegram-бота, используя только JavaScript, HTML и CSS.

Привет, друзья! Сегодня я подготовил для вас увлекательную практическую статью о создании мини-чата на FastApi. Мы погрузимся в мир вебсокетов, узнаем, зачем они нужны и как применяются в реальных приложениях. Также я продемонстрирую работу с асинхронной SQLAlchemy на примере взаимодействия с базой данных SQLite.

Для создания современного интерфейса мы обратимся к интересному и бесплатному сервису Websim.ai, который за пару минут сгенерирует нам интерфейс, включая страничку для входа/регистрации и страницу самого чата.

Чтобы наш чат мог обслуживать множество пользователей одновременно, мы выполним деплой нашего FastApi приложения. Для этого воспользуемся сервисом Amvera Cloud. Нам нужно будет подготовить файлы приложения, написать код, создать файл с настройками (можно сгенерировать на сайте или скопировать мой код), а затем доставить файлы на сервис. Для доставки можно использовать встроенный терминал или GIT, используя стандартные команды PUSH/PULL.

Но прежде чем мы погрузимся в код, давайте кратко обсудим, что такое вебсокеты и как они работают в контексте FastApi.

В облаке Амвера микросервисы и базы данных пользователей крутятся в кластере Kuberneres. Для доступа к приложениям обычно достаточно использовать nginx ngress controller который чудесно работает с HTTP(S) трафиком и позволяет получить доступ к сотням сервисов с использованием только одного внешнего IP адреса. Но, что если пользователь хочет получить доступ к развернутой СУБД не только изнутри кластера, но и извне? Конечно, мы могли бы выдавать каждой СУБД свой белый IP и создать ClusterIP, но это привело бы к дополнительным затратам на аренду адресов. В этой статье я бы хотел поделиться элегантным методом проксирования TCP трафика на основе SNI сообщений, который позволяет использовать один белый IP на сотни СУБД.

Привет, друзья! Сегодня я представляю вам новую практическую статью, посвященную разработке телеграм‑ботов с использованием фреймворка Aiogram 3. В этот раз мы сосредоточимся на практической стороне вопроса и уже к концу статьи напишем своего, достаточно функционального, бота.

Для полного погружения желательно, чтобы вы уже имели базовые знания Python, были знакомы с фреймворком Aiogram 3 (на моем Хабре уже есть около 15 публикаций, в которых я подробно разбираю создание телеграм‑ботов с нуля на этом фреймворке), а также имели общее представление о базах данных, в частности SQLite, и их интеграции с Python.

Что мы будем делать сегодня?

Сегодня мы создадим телеграм-бота для хранения заметок и файлов. Мы будем использовать фреймворк Aiogram 3 для разработки, а базу данных SQLite с асинхронным движком aiosqlite для хранения данных. Наш бот будет иметь следующий функционал:

Практически все боты используют какое-нибудь хранилище информации. Чаще всего применяются базы данных, но иногда их использование может быть избыточным, особенно если вам не нужны ACID-транзакции и есть желание менять данные руками в максимально простом интерфейсе.

Для хранения информации можно использовать гугл-таблицы.

Сегодня мы разберём пример телеграмм бота для проведения тестов, где вопросы и ответы хранятся в разных вкладках одной Google-таблицы. Почему одной? Опять же, для облегчения доступа для потенциальных пользователей.

Сегодня мы погрузимся в процесс создания собственного API на Django с использованием мощного инструмента — Django REST Framework (DRF). Этот фреймворк предоставляет полный набор инструментов для разработки API: маршрутизация, сериализация данных, обработка запросов и формирование ответов. DRF значительно упрощает взаимодействие с клиентами через HTTP, поддерживая такие методы, как GET, POST, PUT и DELETE.

Однако, в отличие от FastAPI, Django REST Framework не включает встроенный инструмент для автодокументирования API. Мы легко решим эту задачу, воспользовавшись расширением drf‑spectacular, которое генерирует спецификации API в формате OpenAPI 3.0. Это позволит интегрировать интерфейсы, такие как Swagger и Redoc, для удобного тестирования и наглядной визуализации документации.

В современном мире веб-разработки наличие доменного имени с поддержкой HTTPS становится необходимостью для обеспечения безопасности и доверия пользователей. Однако, для начинающих разработчиков и небольших проектов, получение домена и настройка HTTPS может показаться сложной и затратной задачей. В этой статье я расскажу, как можно бесплатно и с локальной машины получить домен с HTTPS и прикрутить его к своему приложению.

Сегодня я продемонстрирую, как получить бесплатное доменное имя с поддержкой HTTPS, используя два популярных сервиса:

В этой статье мы рассмотрим процесс разработки Slack-бота на Python с использованием популярных библиотек и фреймворков, таких как Flask и Slack SDK. Мы начнем с выбора инструментов, необходимых для создания бота, и шаг за шагом пройдем через все этапы разработки: от настройки окружения и написания кода до тестирования и деплоя на сервер.