Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Когда-то я писал о своей неприязни к Class Based Views (CBV) в Django. Их использование заметно усложняет код и увеличивает его объём, при этом CBV мешают применять некоторые достаточно распространённые шаблоны (скажем, когда две формы представлены в одном view). И судя по всему, я не единственный из разработчиков Django, придерживающийся такой точки зрения.
Но в этом посте я хочу рассказать об ином подходе, который я применил в одном из проектов. Этот подход можно охарактеризовать одной фразой: «Создавайте свой собственный базовый класс».
Однажды мне пришлось заняться разработкой Web-приложения для корпоративного использования на Python+Django. И самым первым вопросом, который пришлось решать — это прозрачная авторизация на сайте или Single Sign-On (SSO). Хотя о вопросе реализации SSO для Django написано немало статей, однако для того, чтобы реализовать то, что мне было необходимо, пришлось затратить относительно много времени. Поэтому, чтобы избавить некоторых из вас от возможных долгих поисков информации и ее сборки в работающую схему, предлагаю вам свой мануал, как сделать прозрачную авторизацию в приложении Django с использованием учетных записей Active Directory.
В этой статье я хочу рассказать о разработке своего проекта — сайта egaxegax.appspot.com. Поскольку являюсь большим поклонником языка Python, свой сайт я решил создать на популярном фреймворке Django. Чтобы использовать его на бесплатном хостинге appspot.com, адаптировал код для использования NoSQL версии django и платформы Google AppEngine.
Статья описывает опыт создания чата привязанного к гео-позиции.
Понадобилось на одном из своих проектов установить FTS сервис. Я достаточно долгое время пользовался SphinxSearch, но решил поинтересоваться у общественности (тут итут) какой сейчас инструмент более популярен и отвечает следующим требованиям:
Проблемы с временными зонами возникают неожиданно. И вылезают наружу при использовании ПО. Статья описывает применение канонического модуля временных поясов Pytz в вашем ПО
Сегодня я расскажу о не совсем простой концепции быстрого (до часа после нескольких тренировок) развёртывания проекта для работы команды, состоящей как минимум из отдельных фронтенд и бэкенд разработчиков. Исходные данные у нас такие: начинается разработка проекта, в которой планируется «тонкий бэкенд». Т.е. бэк у нас состоит из закешированных страниц (рендерятся любым шаблонизатором), объёмных моделей с сопутствующей логикой (ORM) и REST API, выполняющего роль контроллера. Фактически, View в такой системе редуцировано и вынесено в JS, благо есть разные реакты, ангуляры и прочие вещи, которые позволяют фронтендщикам считать себя «белыми людьми».
Только что обнаружил интересный баг (баг с точки зрения человеческой логики, но не машины), и решил им поделиться с сообществом. Программирую на django уже довольно долго, но с таким поведением столкнулся впервые, так что, думаю, кому-нибудь да пригодится. Что ж, к делу!
Статья описывает один из способов оптимизации модуля Django-rest-framework
Это пошаговый туториал о том, как начать использовать docker с django
Статья описывает возможность использовать RAM в качестве хранилища для базы данных PostgreSQL. Что в свою очередь повышает скорость тестирования
Если вы работаете с Django, то на некотором этапе разработке вам может понадобиться фоновая обработка долго выполняющихся задач. Возможно, что для такого рода задач вы используете какой-либо инструмент для управления очередями задач. Celery — один из самых популярных проектов для решения подобных задач в мире python и Django на данный момент, но есть и другие проекты для этой цели. Пока я работал над некоторыми проектами, использующими Celery для управления очередями задач, выявились некоторые лучшие практики, которые я решил задокументировать. Впрочем это громкие слова для того, что я думаю о правильном подходе к решению подобных задач, а также о некоторых недостаточно используемых возможностях, которые предлагает сообщество проекта Celery.
«В жизни каждого django-разработчика наступает момент, когда он решительно рвет со своим прошлым, лишенным функционального тестирования!» Об этом и поговорим.
Это вводная статья про использование Gabbi и Hypothesis для тестирования Django-проектов
В Django 1.9 будет добавлено поле JSONField, его можно использовать с базой данных PostgreSQL >= 9.4. Давайте попробуем с ним поработать и оценить, насколько оно удобно.
В данный момент доступна альфа версия django 1.9, финальная запланирована на декабрь 2015. Установить альфа версию можно так:
pip install --pre django
Итак представим, что у нас есть интернет магазин, в котором мы предлагаем товары разных типов. Например, ноутбуки и футболки. Очевидно, что у таких товаров будет разный набор параметров: у футболок будет размер, цвет, а у ноутбуков - размер экрана, частота процессора, объем жесткого диска и прочее. Один из подходов для работы с такими данными в SQL - Entity–attribute–value model (EAV).
Статья-пример использования Basic Authentication на Flask и Django