Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
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.
htmx allows you to access AJAX, CSS Transitions, WebSockets and Server Sent Events directly in HTML, using attributes
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.
В этом руководстве рассмотрим установку и использование простой библиотеки для проверки версий внешних зависимостей.
Декоратор— это название одного из самых популярных шаблонов проектирования, используемых в настоящее время, хотя часто мы используем его, не зная, что это именно шаблон проектирования.
Недавно мне пришлось начинать проект нового веб сервиса, и я решил протестировать максимальную нагрузочную способность Django, а заодно сравнить её с Flask’ом и AIOHTTP. Результат показался мне неожиданным, поэтому я «просто оставлю» его тут. На диаграммах ниже приведены результаты простейшего Apache Benchmark’a для фреймворков Django версии 3.1, Flask 1.1 и AIOHTTP 3.7. AIOHTTP работает в «штатном» однопоточном асинхронном режиме, Django и Flask обслуживаются синхронным WSGI сервером Gunicorn с числом потоков, равным числу доступных ядер процессора * 2. ASGI в тесте не участвовал.