Django *

Сегодня очень многие backend разработчики стали писать именно rest api.

Почему же так? Чем не устраивает обычный django?

Этот вопрос часто возникает у студентов к одному из заданий в самом начале курса «Мидл Python-разработчик» в Яндекс Практикуме. Мы попросили наставника на курсе Евгения Морозова написать подробный ответ. Дублируем его здесь, потому что уверены, что он будет полезен не только нашим студентам.

Потихоньку развиваю проект, основанный на своих (сложных) инженерных изысканиях, опубликованных тут:

Теория разработки информационно-исторических систем с реализацией концепта

и частично, (может, не совсем удачно, но как-то по-проще) описанных тут:

Прикладное использование теории построения информационно-исторических систем

Сразу хочу предупредить, что описанное в статье - еще на разработке, и в проекте появится не скоро.

Поехали!

Сложные и скучные выкладки формул я выдал в прошлой статье. Хотел бы поделится с тем, как я это применяю на своем концепте. Ссылка на него там тоже есть...

Теория разработки информационно исторических систем с реализацией концепта

Боюсь, что без нее начало этой статьи будет не совсем понятной. Хотя там все не просто.

Всем привет!

Занимаюсь разработкой системы построенной на теории, что любые исторические информационные системы (ИИС) построены по одним законам.

Хотел поделится своими теоретическими наработками в этой области. Возможно, я не прав, или глубоко заблуждаюсь, но вдруг мои наработки кому-нибудь пригодятся. Пост может быть очень долгим, выкладки скучными и могут быть непонятны без пояснений. Все что ниже встречается, я реализую на связке Python + Django + Sqlite в своем проекте.

Статус проекта на текущий момент: Proof of concept.

Лицензия - MIT.

Кодовое название: ForTeaToo или 42.

В дневнике разработчика встречается название ForTea (устарело).

Ссылка на проект тут

Актуальный дневник разработчика тут

Поехали...

Давно устоявшийся и прекрасно показывающий себя фреймворк. Постоянная поддержка, множество пакетов «из под капота», отличный ORM, хорошее распределение компонентов и простота в изучении — вот, что предлагает Django.

Да, все мы знаем, что выходят новые фреймворки, например, FastAPI, который все увереннее закрепляется на рынке, но сможет ли он похвастаться тем, что имеет Django? Например, для нормальной ORM, если вы не хотите писать напрямую SQL‑запросы конечно же, нужно будет воспользоваться sqlalchemy и alembic. В Django же все проще, создай проект и твори! Есть и плюсы FastAPI, но об этом в другой статье, не будем отходить от темы.

Так вот, есть и не такие «молодые» технологии, например, тот же Flask, тоже хорошо закрепился на рынке и стеке разработчиков, но ситуация очень похожа с FastAPI, не хватает простоты и множества удобств. Та же панель администратора — это что‑то с чем‑то, максимально полезный инструмент, который используются все при создании проектов на Django. Так же, стоит отметить приложения в Django, отличный способ разделять основные модули проекта и не ловить путаницу, опять‑таки, не все могут этим похвастаться. Не стоит и забывать об огромном комьюнити пользователей этого фреймворка, я не раз сталкивался с ошибками и практически все находил на том же Stack Overflow. Еще одна, но значительная плюшка — это неплохой перевод на русский язык.

Часто определение разницы между select_related и prefetch_related звучит как “первый для ForeignKey полей, второй для ManyToMany”, однако это описание не раскрывает суть работы этих методов. Ниже я попробовал на примерах показать разницу между этими методами и какое влияние они оказывают на сгенерированный SQL для получения данных.

TLDR: Статья будет в первую очередь полезна тем кто начинает свое знакомство с Django, а также тем, кто использует select_related/prefetch_related в ежедневной работе, но не углублялся в глубь Django.

По работе активно использую ChatGPT, часто бывает ситуации, когда модель позволяет найти решение, о котором даже не подозревал. В этом году он стал реальными помощником в поиске информации наравне с Google. Если в Google нужно вводить точный запрос и искать в выдаче подходящее решение, то Chat позволяет найти решение по описанию проблемы или проверить гипотезы. 

У меня давно было желание  поработать с непосредственно с самим API от Open AI и с другими LLM моделями. Решил написать свой чат с возможностью адаптировать под внутренние нужды команды в дальнейшем. Проект выложен в открытый доступ, скачать можно по ссылке. Сам проект находится в активной разработке, так что вы можете писать ваши замечания / пожелания в комментариях или отправить ваш pull request с исправлениями. Будем оперативно исправлять ошибки. 

На бэкенде был выбран Python, Django Rest Framework. На фронтенде React, Redux, Saga, Sass. Начнем с бэкенда, им занимался Егор. Далее про серверную часть проекта он пишет от себя.

В данной статье:

Создаем первый наипростейший проект в Django за 5 минут без регистраций и смс. В первый раз у меня на это ушло несколько часов.

Всем привет, меня зовут Абай. Я являюсь Back-End разработчиком в 13LAB.

После прочтения интересной статьи со сравнением NodeJS и FastAPI, у меня появилось желание высказать свое личное мнение об удобстве разработки бэкенда на Python и фреймворке FastAPI.

FastAPI - является легковесным асинхронным фреймворком для Python, который используют преимущественно для разработки API-сервисов. Фреймворк довольно молодой и существует всего лишь 5 лет. До 2021 года не имел большой популярности по сравнению с Flask и Django, но на данный момент уже стал намного востребованнее, что его стали использовать в МAANG компаниях, к примеру...

Как за ограниченное время из готовых компонентов создать и запустить по-настоящему нагруженный проект? Рассмотрим пример метрик, архитектуры, технических ограничений и подходов к проектированию систем на примере проекта «Экологический диктант».

Помогут нам в этом, два главных человека из компании Старботс.рф - Станислав Жуковский, руководитель проекта, и Василий Шалимов, архитектор и разработчик фич в части бэкенда. Они расскажут, как собрали сервис онлайн-тестирования за 2 месяца, вместо 8 плановых, а также про человеческий фактор, с которым они столкнулись во время работы.

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.