Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Для асинхронного Python существует мало полноценных ORM, и им далеко до таких монстров-комбайнов, как DjangoOrm и SQLAlchemy.ORM. Бедность ORM-инструментария для асинхронного программирования заставила многих программистов отказаться от зачастую непонятной им работы с ORM и перейти к более прозрачному взаимодействию с БД. Решение в лоб — написание raw SQL, но в этом случае запросы не будут защищены от инъекций, а запросы, составляемые по бизнес логике с опциональными параметрами, превратятся в конкатенацию строк. Важно найти баланс между прозрачностью выполнения кода, скоростью его написания и читаемостью.
Перевод: Špela Giacomelli (aka GirlLovesToCode) — Permissions in Django Rest Framework В этой статье рассматриваются особенности использования разрешений has_permission
При работе над django-проектом, есть ряд must-have сторонних библиотек, если не хочется бесконечно изобретать велосипед. Средстав отладки sql запросов(debug-toolbar, silk, --print-sql из django-extensions), что-нибудь для хранения древовидных структур, переодических/отложенных задач(кстати, cron-like интерфейс есть у uswgi. EAV всё ещё бывает нужен, хотя часто его можно заменить jsonfield. И одна из таких крайне полезных вещей, но почему-то реже обсуждаемая в сети - FSM. Не так часто почему-то сталкиваюсь с ними в чужом коде.
Иногда приходятся сталкиваться с задачей хранения JSON данных в моделях Django.
Меня зовут Алексей Казаков, я техлид команды «Клиентские коммуникации» в ДомКлик. В большинстве приложений, с которыми мне приходилось иметь дело, при взаимодействии с БД не ограничиваются лишь драйвером, который позволяет выполнять сырые запросы. Для удобства и избавления от SQL-запросов внутри, например, Python-кода дополнительно используют библиотеки (Object Relational Mapper, ORM).Это первая статья в серии, посвященной различным ORM. Начнём мы с DjangoORM.
Значительная часть моих ежедневных действий на компьютере и смартфоне выполняется с помощью приложений Microsoft. Отправить электронную почту, создать заметку в календаре, просмотреть файлы в облачном хранилище, обменяться сообщениям в рабочих группах — все эти операции так или иначе выполняются приложениями Microsoft. Нравится мне это или нет, все мои данные хранятся в Microsoft Cloud. У Microsoft имеется полезный инструмент — API-интерфейс, предоставляющий доступ к большей части таких данных и позволяющий управлять ими, так почему бы им не воспользоваться для получения полезной информации?
В этой статье представлено полное руководство по созданию собственного приложения Dashboard с использованием API Microsoft Graph и Django для анализа данных платформ OneDrive, Outlook и др.
На Хабре очень много статей о том, как создать простейшего Телеграм бота с кнопками меню и логикой, есть инструкции, как это все задеплоить. В этой статье я расскажу, как делать ботов для продакшена, которыми смогут пользоваться сотни тысяч пользователей.
Django — это фантастический фреймворк для создания веб-приложений. Когда вы только начинаете работать с Django, вы можете часто совершать одни и те же небольшие ошибки из-за недостатка знаний. Я написал этот пост чтобы помочь осветить некоторые часто встречаемые мною ошибки в чужом коде.
В этом посте мы рассмотрим часто встречаемые ошибки на примере приложения Django, которое предназначено для управления сотрудниками в различных организациях.
Пару недель назад Django 3.2 выпустил свой первый альфа-релиз, а финальный релиз выйдет в апреле. Он содержит микс новых возможностей, о которых вы можете прочитать в примечаниях к релизу. Эта статья посвящена изменениям в тестировании, некоторые из которых можно получить на более ранних версиях Django с пакетами backport.
Думаю, ни для кого не секрет, что в разговорах опытных разработчиков Python, и не только, часто проскальзывают фразы о том, что Django это зло, что в Django плохая архитектура и на ней невозможно написать большой проект без боли. Часто даже средний Django проект сложно поддерживать и расширять. Предлагаю разобраться, почему так происходит и что с Django проектами не так.
Если вы не используете все возможности Django, то, очень вероятно, вы не пользуетесь SITE_ID. Этому способствуют как убогая официальная документация Sites framework, так и несогласованное с Sites развитие кода Django. Предположу, что Sites скоро будет бездумно снесен свежими «разработчиками» Django, как это уже произошло с модулями Comments (Dj 1.6) или Formtools (Dj 1.8). А, пока этого не произошло, предлагаю вам поразмышлять о возможностях Django Sites framework.
Рано или поздно маленькие приложения разрастаются до нагруженных production-решений, поэтому программисту необходимо заранее продумать стек технологий. Для Python концептуальный выбор стоит между синхронными и асинхронными фреймворками. После появления библиотеки asyncio популярность асинхронных Python-фреймворков сильно выросла, потеснив таких монстров, как Django и Flask, и стало намного проще писать веб-приложения, способные пережить высокий RPS.
Маршрутизация в Django со второй версии фреймворка получила замечательный инструмент — конвертеры. С добавлением этого инструмента появилась возможность не только гибко настраивать параметры в маршрутах, но и разделять зоны ответственности компонентов.
Очень часто приходится сталкиваться с проектами в которых DRF Serializer используется только для вывода данных. А для ввода данных и их верификации используются какие то отдельные функции. Что как мне кажется совершенно неправильно. Если в проекте используется DRF Serializer то именно он и должен быть задействован для ввода и для вывода.
Работать с Data Science в Jupyter, конечно, очень приятно, но если вы хотите пойти дальше и развернуть свой проект или модель на облачном сервере, то здесь есть много отличных решений — с помощью Flask, Django или Streamlit. Хотя облачные решения по-прежнему самые популярные, часто хочется создать быстрое приложение с графическим интерфейсом.
Взлёт искусственного интеллекта привёл к популярности платформ машинного обучения MLaaS. Если ваша компания не собирается строить фреймворк и развёртывать свои собственные модели, есть шанс, что она использует некоторые платформы MLaaS, например H2O или KNIME. Многие исследователи данных, которые хотят сэкономить время, пользуются этими инструментами, чтобы быстро прототипировать и тестировать модели, а позже решают, будут ли их модели работать дальше.
Данная статья является сборкой-компиляцией нескольких (основано на первой) статей, как результат моих изучений по теме jwt аутентификации в джанге со всем вытекающим. Так и не удалось (по крайней мере в рунете) найти нормальную статью, в которой рассказывается от этапа создания проекта, startproject, прикручивание jwt аутентификации.
О том, как быстро создать скелет веб-проекта на Django, uWSGI и PostgreSQL, доставить его в облако и запустить там.
Как быстро и просто создать страницу с пользовательской формой для административного интерфейса Django.
В этом руководстве рассмотрим установку и использование простой библиотеки для проверки версий внешних зависимостей.