Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Django-приложение для гибкой фильтрации объектов модели (querysets). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-filter/
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Современный диабетик использует сразу несколько устройств и сервисов. Сенсор непрерывного мониторинга глюкозы, приложение производителя, иногда инсулиновую помпу, иногда обычные шприц-ручки. Каждый производитель строит собственную экосистему, и объединять их между собой никто не собирается.Мне хотелось получить единую систему, которая автоматически собирает показатели сахара, хранит историю и предоставляет данные уже моему приложению.
TL;DR: я сделал sqlalchemy-query-manager — небольшой слой поверх SQLAlchemy для типовых backend-запросов. Он не заменяет SQLAlchemy, а добавляет более компактную запись для частых операций: фильтры в стиле number__gte=100, условия через Q, фильтрацию по связанным моделям, eager loading, CRUD helpers, агрегаты и просмотр итогового SQL. Идея в том, чтобы оставить SQLAlchemy в основе, но убрать повторяющийся код там, где запросы становятся слишком большими.
Согласие на обработку персональных данных в Django-проекте часто начинается с одного BooleanField. Но затем оказывается, что недостаточно помнить только факт нажатия на чекбокс: пользователь мог видеть другую редакцию документа, отозвать согласие, выбрать лишь часть категорий файлов cookie, а администратору может понадобиться журнал действий и выгрузка в CSV. Я сделал для этого два полностью независимых Django-пакета с открытым исходным кодом:
Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/
Раньше я уже писал о своих идеях (1 и 2) о том, как сделать django асинхронным. Они основывались, вслед за sqlalchemy, на использовании гринлетов. Несмотря на то, что proof-of-concept был успешно получен, а трудностей - встречено меньше, чем ожидалось, я всё-таки отказался от этого подхода: во-первых, он уже применяется в sqlalchemy. Во-вторых, это ведёт к усложнению, и растёт так называемая test matrix - потому что поддерживается как синхронный случай, так и асинхронный. А simple, как мы знаем, is better than complex.
Когда Docker-образ backend-приложения начинает весить 1,5 GB, это уже хороший повод хотя бы посмотреть, что вообще лежит внутри. Пока все работает, мало кто задумывается, сколько мусора, dev-зависимостей и ненужных файлов уезжает в production вместе с приложением. Но на самом деле от «лишнего веса» нужно избавляться, потому что каждый лишний мегабайт — это более долгие сборки и дополнительные сложности.
Модульный поиск для Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-haystack/
ㅤ
Это третья часть мини-серии о Django-миграциях. В первой части мы готовились к миграциям и разбирались с конфликтами, во второй чинили типичные подводные камни. Если их не читали, то рекомендую начать именно с них, а затем вернуться сюда.В этом же материале поговорим о самом интересном: что происходит, когда python manage.py migrate запускается в 17:30 в пятницу на проде, под 3k RPS и таблицей в 200 миллионов строк. Расскажу какие блокировки в PostgreSQL берёт каждая операция Django, что внутри atomic = False, как пишется правильный паттерн expand-migrate-contract, зачемнужны AddIndexConcurrently, AddConstraintNotValid, SeparateDatabaseAndState и как обновлять данные на больших таблицах.