Django *

Всем привет! Меня зовут Артём. Я бэкенд-разработчик Яндекс Практикума, занимаюсь продуктовой разработкой нашей платформы. Пришёл в команду почти три года назад, когда Практикум только развивался, так что экспериментировать приходилось много.

Например, в 2021 году мы переработали систему контента, чтобы его можно было версионировать и показывать актуальные учебные материалы тогда, когда они будут готовы целиком. Это был достаточно сложный ход, который вылился в немалый даунтайм для сервиса, но в итоге всё закончилось успешно.

Практикум развивается, поэтому миграций накатывать приходится много. Причём применять их часто нужно к достаточно большим табличкам с щепоткой дата-миграций. В этой статье я разберу несколько примеров неаккуратной работы с миграциями в Django и поделюсь, как избежать подобных проблем. 

17 месяцев назад я начал свою путь в бэкенд разработку Python. Но спустя время я начал сталкиваться со сложностями в обучении на своей платформе. Первые уроки давались легко, а потом начиналось что-то непонятное в буквальном смысле. Заучивание, записывание, практика одного урока - на это уходили дни. А уроков сотни.

Чтобы найти простое объяснение и понять 10 минутный урок, приходилось несколько часов серфить интернет и потеть над кодом, выявляя правильный путь исправления ошибок. Везде говорят, что в первую очередь нужно учиться искать информацию в интернет. Но сейчас, когда я изучаю Django, даже "перекурив" весь русскоязычный мануал, я не понял ничего. В каждом предложении нужно "гуглить" термины. В сотрудничестве с ИИ я попробовал дать простое объяснение, которое поймет даже первоклассник.

Я только учусь и курс Django пройден наполовину. Все это сделано для тех, у кого тоже возникли трудности.

Развёртывание ПО, или деплой (deploy) — этап в разработке, в Devops в целом, это действия, которые делают ПО готовым к использованию. Если вы умеете в грамотный деплой, масштабирование и управление конвейерами (CI/CD), то ваш софт будет конкурентоспособным.

Далеко не все компании могут позволить себе нанять целую команду DevOps инженеров, чтобы управлять развёртыванием. Но здесь важно не количество разрабов, а качество их знаний. Есть инструменты, с которыми можно эффективно деплоить и без большой команды.

Мы в digital-агентстве успешно используем GitLab CI и Docker для развёртывания ПО в разных средах. Для чего нужны эти инструменты?

GitLab CI позволяет автоматизировать процессы сборки и доставки ПО. Docker — упаковать приложение и его зависимости в контейнеры, что упрощает развёртывание и масштабирование в разных средах. Используя их, вы сократите затраты на найм и оптимизируете деплой.

В этой статье расскажу о нашем опыте и покажу примеры настройки конвейеров CI/CD, как ими управлять с помощью GitLab CI и Docker. А также дам рекомендации, как масштабировать развертывание.

Привет, Хабр! Меня зовут Николай Нагорный, я работаю в Росбанке над платформой Advisors’ Axiom. В этом посте я подробно расскажу о важной фиче, которая появилась в Python 3.5 — асинхронности. Затрону основные концепции и инструменты, приведу примеры кода. Пост будет полезен новичкам для понимания основ асинхронности и, может, даже опытным разработчикам в поиске новых идей и подходов.

Привет, меня зовут Илья Померанцев, я руководитель ML-направления в Globus IT. Расскажу, как мы разработали нейросеть для оценки тональности новостей для инвестиционной платформы Advisors’ Axiom от Росбанка.

О проекте

Инвестиционная платформа Advisors’ Axiom — это площадка для совместной работы инвесторов сегмента Premium и VIP, инвестиционных консультантов и финансовых экспертов, разработанная ПАО «Росбанк».

Для проекта была разработана нейросеть для прогнозирования котировок акций в зависимости от тональности финансовых новостей. Полученная информация поможет клиентам, инвестиционным консультантам и финансовым экспертам более эффективно инвестировать денежные средства в ценные бумаги компаний. Вот о ее разработке мы и расскажем подробнее.

Задача

Задача сервиса — получение, оценка (классификация) финансово-экономических новостей на основе машинного обучения модели нейронной сети для классификации текстов финансово-экономической направленности по трем видам тональностей.

На Хабре много статей про разработку Телеграм ботов на Python, в том числе при помощи Django. Однако, большинство из них направлено на первичное ознакомление с API Телеграм.

В этой статье я хочу рассказать как можно упростить разработку ботов, сократив количество кода в разы, и не создавать велосипед.

Целью этой статьи является демонстрация возможностей drf-spectacular для документирования API и основного набора техник, которые покроют большую часть сценариев использования. Мы настроим генерацию документации и рассмотрим все основные способы гибкой настройки отображения.

Эта статья посвящена настройке IDE для возможности запуска и отладки Django сервера. Статья нацелена на людей которые столкнулись с подобной проблемой и хотелось бы поделиться опытом, так как сам прошёл эти этапы.

Завершение цикла статей про техническое оживление Python Дайджест. В первых трех частях рассказано как был совершен переход с Python 3.4 на Python 3.11 и Django 4, отформатирована вся кодовая база с pre-commit, настроена автоматизация задач на основе Github Actions. В заключительной части расскажу как получить "быстрый" сайт.

Привет! Раз в месяц мы в Moscow Python Podcast собираемся и обсуждаем новые релизы, PEP, заинтересовавшие нас инструменты и статьи. В апреле поговорили об исследовании экосистемы Django от JetBrains, LTS-релизе Django 4.2, релизе Pandas 2.0 и свежих PEP. Под катом — текстовая выжимка из обсуждения.

Большинство разработчиков рано или поздно сталкивается с необходимостью реализовать очереди выполнения, сложных вычислительных процессов. Изобилие готовых решений, позволяет выбрать именно то что вам нужно в вашем текущем задании.

Идея делать нормальный REST на Django – утопия, но некоторые моменты настолько логичные и нет одновременно, что об этом хочется писать. Ниже история про то, как мы сделали ViewSet от GenericViewSet и пары миксинов в DRF, покрыли это все тестами и получили местами странные, но абсолютно обоснованные коды ответов.

Текст может быть полезен новичкам (или чуть более прошаренным) в Django, дабы уложить в голове формирование url’ов и порядок вызова методов permission-классов. Ну а бывалые скажут, что все это баловство и надо было использовать GenericApiView.

Приветствую всех!

Предполагаю, что если вы нашли эту статью, то уже знакомы с процессом установки Docker и использования Django, поэтому не буду расписывать их детально.

Я работаю на windows, поэтому если у вас другая операционная система, то команды могут отличаться.

В апреле 2023 года вышла новая LTS-версия Django Web Framework, одного из самых популярных фреймворков для веб-разработки на Python.

«Вышла новая версия! Почему вы до сих пор не перешли на неё?» — такой вопрос часто возникает у студентов, изучающих этот фреймворк на курсах программирования. Аналогичный вопрос можно услышать и от начинающего специалиста, который недавно приступил к выполнению своих обязанностей в качестве бэкенд-разработчика.

А стоит ли сейчас вообще начинать новый проект на Django или изучать этот фреймворк? В этой статье я, Евгений Бартенев, техлид и автор курса «Python-разработчик», помогу разобраться с этими и другими вопросами. Мы поговорим о разных типах релизов Django, посмотрим на главные изменения в новом и затронем основные аспекты, которые следует учитывать при обновлении версии Django в проекте.

Рассмотрим способы интеграции OpenAPI схемы в экосистему Django/DRF с помощью библиотеки drf-spectacular, а также некоторые проблемы, возникающие при кастомизации API и, соответственно, их решения.

CI/CD с использованием GitHub Actions (приложение Django)

1. Настройка непрерывной интеграции с помощью GitHub Actions: На GitHub перейдите на главную страницу репозитория.

2. Под именем вашего репозитория щелкните Actions:

Привет, уважаемый читатель!

Пришла пора внедрить систему аутентификации от Apple в проект на Django DRF, ведь система входа от Google была реализована давно и по идее проблем не должно было возникнуть, но как сказал один известный гном: "Я ещё никогда так не ошибался..." А теперь по порядку.

Допустим у нас есть зарегистрированные пользователи и какая-то модель, например "Компании", которую пользователь может добавлять в избранное. Обычно такая задача решается путем создания третьей таблицы Favorite, являющейся связующим звеном, для реализации ManyToManyField связи между пользователем и компанией