Началось всё с того, что мне предложили в рамках предмета "Основы веб-программирования" поучаствовать в проекте, вместо проделывания лабораторных работ и курсовой, поскольку я заявил о том, что хотел быть делать нечто отдалённое от общего курса (и так уже достаточно знаний было по связке DRF + Vue, хотелось чего-то нового). И вот в одном из своих PR на github я решил использовать полнотекстовый поиск (задание намекало на это) для фильтрации контента, что заставило меня обратиться к документации Django в поисках того, каким же образом лучше это дело реализовать. Думаю, вы знаете большую часть из тех методов, что были там предложены (contains, icontains, trigram_similar). Все они подходят для каких-то конкретных задач, но не слишком хороши в, именно, полнотекстовом поиске. Пролистав чуть ниже, я наткнулся на раздел, в котором говорилось о взаимодействии Django и Pgsql для реализа
Привет, меня зовут Александр Васин, я бэкенд-разработчик в Едадиле. Идея этого материала началась с того, что я хотел разобрать вступительное задание (Я.Диск) в Школу бэкенд-разработки Яндекса. Я начал описывать все тонкости выбора тех или иных технологий, методику тестирования… Получался совсем не разбор, а очень подробный гайд по тому, как писать бэкенды на Python. От первоначальной идеи остались только требования к сервису, на примере которых удобно разбирать инструменты и технологии. В итоге я очнулся на сотне тысяч символов. Ровно столько потребовалось, чтобы рассмотреть всё в мельчайших подробностях. Итак, программа на следующие 100 килобайт: как строить бэкенд сервиса, начиная от выбора инструментов и заканчивая деплоем.
TL;DR: Вот репка на GitHub с приложением, а
Привет, Хабр!
В условиях многообразия распределенных систем, наличие выверенной информации в целевом хранилище является важным критерием непротиворечивости данных.
На этот счет существует немало подходов и методик, а мы остановимся на реконсиляции, теоретические аспекты которой были затронуты вот в этой статье. Предлагаю рассмотреть практическую реализацию данной системы, масштабируемой и адаптированной под большой объем данных.
Как реализовать этот кейс на старом-добром Python — читаем под катом! Поехали!
В своей работе я уже некоторое время использую Flask-Potion — фреймворк, основными достоинствами которого являются: весьма удобная интеграция с SQLAlchemy моделями, автогенерация crud-эндпоинтов, наличие клиента potion-client (весьма удобного, если пишешь API сервиса, использование которого понадобиться в другом сервисе).
Я заметил, что на русском языке о flask-potion почти ничего нет, но думаю кому-то это данный фреймворк может показаться интересным.
Вместо простой обзорной статьи на этот фреймворк я решил написать несколько статей о создании системы контроля для библиотеки "Furfur" на основе Flask-Potion.
Данная система должна уметь делать следующее:
Доброго дня.
Сегодня хочу рассказать про ORM SQLAlchemy. Поговорим о том, что это, про его возможности и гибкость, а также рассмотрим случаи, которые не всегда понятно описаны.
Данная ORM имеет порог вхождения выше среднего, поэтому я попытаюсь объяснить всё простым языком и с примерами. Статья будет полезна тем, кто уже работает с sqlalchemy
и хочет прокачать свои навыки или только знакомится с этой библиотекой.
На днях состоялся Moscow Python Meetup #66 — сообщество продолжает обсуждать актуальные инструменты, которые усиливают язык и адаптируют его к разным окружениям. В том числе на митапе прозвучал и мой доклад. Меня зовут Наиль, я делаю Яндекс.Коннект.
Рассказ, который я подготовил, был посвящён uWSGI. Это многофункциональный сервер веб-приложений, а каждое современное приложение сопровождается метриками. Я постарался показать, как возможности uWSGI способны помочь в сборе метрик.
Читать дальше →
Часто при работе с Django и PostgreSQL возникает необходимость в дополнительных расширениях для базы данных. И если например с hstore или PostGIS (благодаря GeoDjango) всё достаточно удобно, то c более редкими расширениями — вроде pgRouting, ZomboDB и пр. — приходится либо писать на RawSQL, либо кастомизировать Django ORM. Чем я предлагаю, в данной статье, и заняться, используя в качестве примера ZomboDB и его getting started tutorial. И заодно рассмотрим как можно подключить ZomboDB к проекту на Django.
Читать дальше →Часто при работе с Django и PostgreSQL возникает необходимость в дополнительных расширениях для базы данных. И если например с hstore или PostGIS (благодаря GeoDjango) всё достаточно удобно, то c более редкими расширениями — вроде pgRouting, ZomboDB и пр. — приходится либо писать на RawSQL, либо кастомизировать Django ORM. Чем я предлагаю, в данной статье, и заняться, используя в качестве примера ZomboDB и его getting started tutorial. И заодно рассмотрим как можно подключить ZomboDB к проекту на Django.
Читать дальше →RHEL 8 Beta предлагает разработчикам много новых возможностей, перечисление которых может занять страницы, однако, изучать новое всегда лучше на практике, поэтому ниже предлагаем пройти практикум реального создания инфраструктуры приложений на базе Red Hat Enterprise Linux 8 Beta.
За основу возьмем Python, популярный среди разработчиков язык программирования, комбинацию Django и PostgreSQL, довольно распространенную связку для создания приложений, и сконфигурируем RHEL 8 Beta для работы с ними. Потом добавим еще пару (несекретных) ингредиентов.
Читать дальше: Собираем работающие веб-приложения с RHEL 8 Beta
Публикации русскоязычной python-блогосферы с меткой postgresql Здесь вы можете посмотреть список блогов, по которым производится мониторинг новых публикаций. Если вы хотите добавить новый блог, пожалуйста, заполните форму.