Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Свободный перевод статьи "Modeling Polymorphism in Django With Python" В статье описано идея использования полиморфизма в моделях ORM Django то есть создание возможности изменения базовой структуры под конкретные задачи.
Рано или поздно перед разработчиками встаёт задача удаления ненужных данных. И чем сложнее сервис, тем больше нюансов необходимо учесть. В данной статье я расскажу, как мы реализовали «удаление» в базе данных с сотней связей. Читать дальше →
Django Formsets управляет сложными повторяющимися полями форм в представлении. Используя формуляры, вы можете узнать, сколько форм было изначально, какие были изменены, а какие должны быть удалены. Подобно формам и моделям форм, Django предлагает наборы моделей форм, которые упрощают задачу создания набора форм для формы, обрабатывающей несколько экземпляров модели.
Автор Channels ищет сменщика
В статье "Различные шаблоны для рендеринга разных типов контента в поисковой выдаче" было показано, как сделать рендеринг различных шаблонов в зависимости от того, какой тип контента отрисовывается в поисковой выдаче на сайте. При этом ключевым моментом являлось то, что не приходилось делать проверочные условия для выбор шаблона. Информация о шбалоне хранилась в переменной TEMPLATE_PREVIEW, через которую шаблон подставлялся в include тег в шаблоне Django. В данном способе есть один большой недостаток. Дело в том, что тег include при каждом своём вызове ищет шаблон. Его необходимо было как-то кэшировать, что и решается в данной статье.
Одним холодным зимним вечером, хотелось согреться в офисе и проверить теорию одного коллеги, что C++ vector мог бы быстрее справиться с задачей, чем CPython list. В компании мы разрабатываем продукты на базе Django и случилось так, что нужно было обработать один большой массив словарей. Коллега предположил, что реализация на C++ была бы гораздо быстрее, а меня не покидало чувство, что Гвидо и сообщество наверное немного круче нас в Си и возможно уже решили и обошли все подводные камни, реализовав всё гораздо быстрее. Для проверки теории, я решил написать небольшой тестовый файл, в котором решил прогнать в цикле вставку 1М словарей одинакового содержания в массив и в vector 100 раз подряд. Результаты хоть и были ожидаемые, но так же и внезапные.
Если вы пишете тесты для веб-приложений, используя один из популярных фреймворков, например, Django или Flask, то стоит помнить о важных отличиях в написании и запуске таких тестов.
Представьте себе небольшой конвейер. По нему едут товары или какие-то детали, на которых важно распознавать текст (возможно, это некий уникальный идентификатор, а может, и что-то более интересное). Хорошим примером будут посылки. Работу конвейера дистанционно контролирует оператор, который отслеживает неполадки и в случае чего решает проблемы. Что может ему в этом помочь? Девайс на платформе Android Things может быть неплохим решением: он мобильный, легко настраивается и может работать через Wi-Fi. Мы решили попробовать использовать технологии ABBYY и узнать, насколько они подходят для таких ситуаций — распознавания текста в потоке на “нестандартных устройствах” из категории Internet of Things. Мы сознательно будем упрощать многие вещи, так как просто строим концепт
Веб-фреймворк Django подробно документирован на официальном сайте: там и теория, и справочная информация, и руководства для новичков. Однако, несмотря на качество, далеко не всем новичкам эта документация приходится по душе. Что ж, у вас есть два пути. Первый — записаться на обучающие курсы. Второй — в очередной раз заглянуть на полки интернет-магазинов. Этим мы сегодня и займёмся.
Возможно я плохо искал, но я не смог найти подробного руководства по созданию бота на python с применением фреймворка Django и подхода webhook, работающего на хостинге от российской компании. В большинстве материалов говориться о применении фреймворка Flask и использования бесплатных хостингов Heroku и PythonAnywhere. Опыт сообщества Хабр меня выручает, поэтому я решил в знак благодарности потратить время на написание данной статьи. Опишу полученный практический опыт, чтобы дать возможность всем кто в этом заинтересован сэкономить время и лучше понять как сделать бота на Python с применением фреймворка Django на своём хостинге, используя подход webhook.
Недавно нам с коллегами понадобилось реализовать прозрачную (SSO) авторизацию в нашем проекте. Сейчас довольно мало информации по теме особенно на русском языке. По этой причине решено было поделиться с потомками реализацией подобного функционала. Итак задача заключалась в следующем: необходимо было настроить прозрачную авторизацию через GSSAPI от пользователя на сервер, а так же иметь потом возможность от имени этого пользователя ходить в БД.
При развитии веб-сайта, на котором добавлена возможность писать комментарии или публиковать статьи, в которых разрешена html-вёрстка, важен механизм для очистки нежелательных html-тегов, в частности тегов script и style , поскольку вредоносные скрипты на качественном ресурсе точно не должны присутствовать. А также хорошо будет иметь возможность очистки стиля текста, особенно, если ресурс подразумевает единообразный стиль.
Из доклада вы узнаете все подробности из жизни внутренних механизмов Django: от первого байта HTTP запроса до последнего байта ответа. Настоящая феерия от том, как работает парсер форм, как компилируется SQL, как реализован шаблонизатор для HTML, как управляется connection pool и т.д. Всё это в хронологическом порядке обработки WSGI объектов.
Во время многих операций по изменению схемы базы данных сервис не может корректно работать на запись. В докладе я расскажу о том, какие операции в PostgreSql требуют длительных блокировок и как мы в Формах Яндекс.Коннекта обеспечиваем почти стопроцентную доступность сервиса на запись во время выполнения таких операций. Также мы поговорим о Django-библиотеке, призванной автоматизировать некоторые из описанных процессов
Всегда была интересна тема интеграции больших систем вроде SAP с небольшими, но более гибкими, так-сказать взять лучшее из того и другого. В частности, в моем примере будет описана интеграция SAP ERP с Django.
Хочу поделиться опытом написания миграций для postgres и django. Речь в основном пойдёт про postgres, django же здесь хорошо дополняет, так как из коробки имеет автоматическую миграцию схемы данных по изменениям модельки, то есть имеет довольно полный список рабочих операций по изменению схемы. Django можно заменить на любой любимый фрэймворк/библиотеку — подходы скорее всего будут похожи.
Многие считают, что метапрограммирование в Python излишне усложняет код, но если использовать его правильно, то можно быстро и элегантно реализовать сложные паттерны проектирования. Помимо этого, такие известные Python-фреймворки, как Django, DRF и SQLAlchemy, используют метаклассы, чтобы обеспечить легкую расширяемость и простое переиспользование кода.
Когда передо мной поставили задачу сделать черновой вариант push notifications, быстрый поиск показал, что на хабре уже есть много статей по настройке push notifications. Вот наиболее, на мой взгляд, годные: Как работает JS: веб push-уведомления Web PUSH Notifications быстро и просто924/ Service Workers. Web Push и где они обитают Это все прекрасно, но лично мне очень не хватало простого и понятного руководства, которое позволило бы сразу, практически методом копипаста сделать так, чтобы все сразу заработало. Ну и кроме того среди руководств нет адаптированного под бек на питоне. Настройка уведомлений в итоге заняла три дня и мне кажется, что это несколько многовато. Надеюсь, моя статья поможет кому-то настроить push notifications за три часа вместо трех дней. Проект, на котором я работаю, реализован на Django и описывать ход работы я буду применительно к этому фреймворку, но желающие легко адаптируют его к Flask или чему-либо еще. Итак, погнали.