Django *

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

Продолжаю рассказывать, как open source проект Python Дайджест спустя 5 лет без обновлений удалось актуализировать по всему стэку технологий. В первой части рассказал, как удалось outdated проект с Python 3.4 обновить до Python 3.11 и Django 4.1.

В этой части расскажу, как удалось максимально дешево привести кодовую базу в актуальное состояние.

Раз в месяц мы в Moscow Python Podcast собираемся и обсуждаем новые релизы, PEP, заинтересовавшие нас инструменты и статьи. Под катом — текстовая выжимка из обсуждения.

Django REST framework (DRF) — это мощный и гибкий инструмент для создания Web API на основе Django. Он предоставляет удобные средства для создания RESTful API, поддерживает аутентификацию, авторизацию, сериализацию, валидацию и другие функции.

В этой статье мы рассмотрим, как использовать Django REST framework для создания Web API на базе Django.

Привет, Habr! Компания, в которой я работаю, занимается системами умного дома и видеонаблюдения. Услуга работает по форме SaaS. Но недавно было решено продавать и локальное решение. За основу «коробки» было решено взять облако, немного его переделать и вот готов новый продукт…

С переездом с облачных «рельс» возник ряд вопросов. Один из них в том, что весь проект написан на Python‑ язык интерпретируемый на лету и не защищенный от копирования от слова совсем. Второй момент, что в проекте используется Django. Фреймворк со своими зависимостями, которые еще аукнулись нам в процессе поиска решений. То с чем мы столкнулись и к чему пришли далее в статье.

Сегодня я расскажу новичкам про полезные и удобные функции PyCharm. Эта статья предназначена для тех, кто только знакомится с PyCharm и написал свои первые программы. Затронем основной функционал пайчарма, который поможет упростить и ускорить вашу работу и узнаем, как запускать сервер и тесты Django в один клик. А ещё, я поделюсь подборкой полезных плагинов и горячих клавиш.

В этой статье мы напишем сервис для сокращения ссылок на Django, DRF.

Итак, на днях я получил тестовое задание от потенциального работодателя и решил убить двух зайцев сразу: выполнить тестовое задание и написать статью, в которой подробно описать весь процесс.

Итак, что мы имеем.

Привет, Хабр! Меня зовут Тимофей, я Python Engineer с опытом в 3+ года.

Я бы не назвал данную статью полноценным роадмэпом в том понимании, в котором это слово обычно используют. В статье нет сроков изучения, отсутствует подробный план, затрагивающей все темы и подтемы. Да и зачем нужен еще один роадмэп «под копирку», когда в сети и так хватает качественных предложений.

Скорее, я хотел бы составить абстрактный план обучения, который сможет задать общий ориентир, а также будет коррелировать с роадмэпом вроде roadmap.sh. Кроме этого, я смогу дать несколько полезных советов из своего опыта, а также составлю списки полезных ресурсов для изучения языка, сопутствующих инструментов и технологий, которые в свое время помогли или же помогают мне самому.

Привет всем, хочу рассказать, что у меня получилось, когда я понял, что нам нужен пакет импорта произвольных данных из админки.

Переписали виртуальную машину на новый DSL

И теперь ее гораздо проще менять, оптимизировать и проводить эксперименты.

В качестве примера, можно посмотреть на попытку добавления register-based интерпретатора. Другой пример, что часто два опкода идут вместе и выполняются последовательно большую часть времени. Например, LOAD_CONST и RETURN_VALUE. Для оптимизации, можно добавить новый опкод этой операции. Вместо двух действий он будет выполнять одно. На частых задачах получится неплохая прибавка к производительности. 

Еще один пример: опкод CALL_FUNCTION. Сам по себе довольно медленный. У него есть целая семья оптимизаций, например специализация CALL_FUNCTION_ISINSTANCE, когда мы выкидываем промежуточный слой и сразу вызываем C-реализацию isinstance. Минус в том, что Python богатый и динамически типизированный язык. В runtime может что-то поменяться и мы получим замедление — придется сваливаться обратно на общий путь опкода CALL_FUNCTION.

Наверное странная идея — нарисовать диаграмму миграций проекта Django. Вроде как — а зачем? Но если у Вас некий достаточно большой и достаточно старый проект, да еще над которым постоянно работает хотя бы небольшая команда — разобраться в зависимостях миграций становится уже сложновато.

Ну и так — полезно понять, как можно автоматически выбрать из проекта структуру миграций и построить из них диаграмму. Причем — автоматически. Что бы можно было это делать в любой нужный момент.

Тот, кто подключает Celery к Django, использует как правило, пакет django-celery-results для использования таблицы специальной модели Django в качестве хранилища результатов выполнения задач Celery.

Вероятно, через какое-то время, у вас возникнет желание заменить такую таблицу на что-то другое, например облачное хранилище. Приглашаю под кат всех заинтересованных.

Раз в месяц мы в Moscow Python Podcast собираемся и обсуждаем новые релизы, PEP, заинтересовавшие нас инструменты и статьи. Под катом — текстовая выжимка из обсуждения.

Python Дайджест собирает IT-новости уже 9 лет, рассказывает о концепциях, проектах, релизах. Кодовая база за это время мало изменилась и уже деградировала. Более 5 лет не хватало сил и времени, чтобы привести проект в актуальное состояние. Django с 1.9 обновилась уже до 4.1 версии, Python 3.4 не актуален, да даже обновить пакет через pip не получается, потому что сломан.

В 4 частях расскажу от первого лица, как 9-летний проект из состояния outdated вернулся в actual состояние и снова набрал 100 баллов в PageSpeed.

Начну с обновления до актуального Python и Django.

Создание веб приложения на основе React и Django, с базой данных на postgress, небольшое прощупывание RabbitMQ и чуть-чуть nginx, потом объясню зачем. Ах да! Завернём все в контейнеры и заставим подниматься в три команды!