Django *

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

Команда Python for Devs подготовила перевод обзора обновлений Django 6.0. В свежем релизе фреймворк усиливает совместимость между СУБД, упрощает работу с email, улучшает ORM, добавляет удобства в шаблонах и снижает риск «выгорания» первичных ключей.

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».

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о новых фоновых задачах в Django 6.0. Фреймворк наконец получил встроенный API для очередей задач — но без воркеров, так что чудес пока ждать рано. Автор показывает, зачем это обновление всё равно важно, как оно работает внутри и что можно построить поверх него уже сегодня.

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.

Технически это называется «неконсистентный». А по-человечески — боль. Делюсь рабочим, хоть и неидеальным, способом её лечения.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим решение одной непростой задачи, как в Django выдавать очень большие объёмы данных, например, выгрузку в CSV или потоковый JSON-формат NDJSON) так, чтобы сервер не ложился от нагрузки, а пользователи быстрее получали первые данные. Разберём, как использовать StreamingHttpResponse и генераторы (в том числе асинхронные) для стриминга больших ответов и поговорим нюансах.

Привет- Хабр!

Поиск работы – это... боль. Нет- не так. Это – ад.

Это бесконечный скроллинг- десятки открытых вкладок.

Чем популярнее становится FastAPI, тем сильнее критикуют Django. И не просто критикуют. Брезгуют? Пренебрегают? Всего понемножку. Всё чаще слышу, что Django — пережиток прошлого. Любой проект на Django — устаревший мусор. Любой «джанговод» — просто не знает, что тоже устарел. Объективно ли это? Нет, не объективно. Если отвёртка плохо забивает гвозди, это не значит, что отвёртки устарели — просто это не их задача.

Всем привет. Недавно пришлось решать проблему идентификации пользователя по номеру телефона в маленьком стартапе, позволяющим оформлять и оплачивать заказы онлайн. Почему именно номер телефона, а не электронная почта, например, или авторизация через соц. сети? Телефон сейчас, как мне кажется, де-факто стандарт для таких кейсов - это во-первых, а во-вторых, используя телефонный номер, можно подключать разные варианты его подтверждения: от смс до звонков с дальнейшим вводом либо кода из смс, либо последних цифр звонившего номера. Думаю, тут всем знакомы подобные механики.

Изначально я сразу и предложил использовать механику с СМС-шлюзом, но так как я тут имею дело со стартапом без инвестиций, то меня попросили придумать как на первоначальном этапе можно сэкономить (в идеале обойтись на этом этапе совсем без затрат), так как основной целью запуска было тестирование бизнес-идеи.

По предварительным исследованиям целевая пользовательская аудитория продукта является пользователями мессенджера Telegram. Вот в эту сторону я и начал думать. “Коробочный” механизм авторизации через виджет Telegram не отдает номер телефона пользователя, а нам именно он и нужен. Городить велосипед по получению номера телефона по id пользователя идея не самая лучшая, поэтому я решил сделать своего ТГ-бота для механики авторизации. Я на паре сайтов уже видел подобные решения, быстрый поиск по примерам реализации этой механики не дал внятных результатов. При поиске “авторизация telegram” я наткнулся на сайт, который был первым в поисковой выдаче. Пошел смотреть как у них все устроено, рассмотрим по шагам:

12 способов кастомизации Django admin — поиск, фильтры, инлайны, действия, автодополнение, list_editable и оптимизация запросов — которые значительно повышают продуктивность.

Я обожаю функции-бумеранги: сделал работу один раз — и они продолжают приносить тебе пользу. Административная панель Django просто набита ими. Небольшие, точечные настройки, которые сбривают минуты с каждой задачи, пока ты не замечаешь, что к пятнице появилось свободное место. Вот 12 изменений, которые стабильно будут помогать вам экономить время, каждую неделю.

Базовая модель
В качестве примера представьте:

В Django 6.0 есть кое-что для вас. Давайте рассмотрим самые важные новые функции и изменения, о которых вам нужно знать.