Django framework and libraries documentation

Django Framework Documentation

Django is a free framework for Python-based web applications that uses the MVC design pattern.

Python documentation

Python is an easy to learn, powerful programming language.

Django ORM Cookbook

Django ORM Recipes is a book about working with Django ORM and Django models. Django ORM is one of the key pillars of Django.

Django Rest Framework

Django Rest Framework (DRF) is a library that works with standard Django models to create a flexible and powerful API for a project.

SQLAlchemy

SQLAlchemy is the Python SQL toolkit and Object Relational Mapper that gives application developers the full power and flexibility of SQL.

Django CMS

Django CMS is a modern web publishing platform built on Django, a web application framework "for perfectionists with deadlines".

Channels - extension for asynchronous work with Django

Channels is a project that takes Django and extends it beyond HTTP to handle WebSockets, chat protocols, IoT protocols, and more.

asgiref - ASGI specification and utilities

ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) is the spiritual successor to WSGI, designed to provide a standard interface between asynchronous web servers, platforms, and Python applications.

Django Crispy Forms - best form builder

The best way to get Django DRY forms. Create reusable programmatic layouts from components with full control over the rendered HTML without writing HTML in templates. All this without breaking the standard Django way of working, so it works great with any other forms application.

Python Social Auth Documentation

Python Social Auth is an easy-to-configure social authentication/registration mechanism with support for multiple platforms and authentication providers.

Articles, news, and tips on Django and Python

Перегрузка операторов и функций в классах Python

Вы узнаете следующее. API для работы с операторами и встроенными модулями в Python. "Секрет", скрывающийся за len() и другими встроенными операторами. Как сделать классы способными использовать операторы. Как сделать классы совместимыми со встроенными функциями Python.

Pipenv: Руководство по средству упаковки Python

Pipenv - это инструмент упаковки для Python, который решает некоторые общие проблемы, связанные с типичным рабочим процессом с использованием pip, virtualenv и старого доброго requirements.txt. Помимо решения некоторых общих проблем, он консолидирует и упрощает процесс разработки до единого инструмента командной строки. В этом руководстве мы рассмотрим, какие проблемы решает Pipenv и как управлять зависимостями Python с помощью Pipenv. Кроме того, будет рассказано о том, как Pipenv сочетается с предыдущими методами распределения пакетов.

Работа с данными JSON в Python

С момента своего появления JSON быстро стал стандартом де-факто для обмена информацией. Скорее всего, вы находитесь здесь, потому что вам нужно переместить некоторые данные из одного места в другое. Возможно, вы собираете информацию с помощью API или храните данные в базе данных документов. Так или иначе, вы по уши увязли в JSON, и вам придется искать выход из ситуации с помощью Python.

Программирование массивов с помощью NumPy

Иногда говорят, что Python, по сравнению с низкоуровневыми языками, такими как C++, улучшает время разработки за счет времени выполнения. К счастью, существует несколько способов ускорить время выполнения операций в Python без ущерба для простоты использования. Одним из вариантов, подходящих для быстрых численных операций, является NumPy, который заслуженно называет себя фундаментальным пакетом для научных вычислений на Python.

Отладка в Python с помощью Pdb

Отладка приложений иногда может быть нежелательным занятием. Вы заняты работой в условиях дефицита времени и просто хотите, чтобы все работало. Однако в другое время вы можете изучать новые возможности языка или экспериментировать с новым подходом и хотите глубже понять, как что-то работает.

Очистка данных с помощью pandas и NumPy

Специалисты по изучению данных тратят много времени на очистку наборов данных и приведение их в форму, с которой можно работать. Фактически, многие специалисты по изучению данных утверждают, что начальные шаги по получению и очистке данных составляют 80 % работы.

Современная веб-автоматизация с помощью Python и Selenium

В этом уроке вы узнаете о продвинутых методах веб-автоматизации на Python: использовании Selenium с "безголовым" браузером, экспорте собранных данных в CSV-файлы, а также обертке кода скраппинга в класс Python.

Python + Memcached: Эффективное кэширование в распределенных приложениях

При написании приложений на Python кэширование играет важную роль. Использование кэша, чтобы избежать повторного вычисления данных или обращения к медленной базе данных, может значительно повысить производительность.

Продвинутые концепции Django ORM

Django - это популярный веб-фреймворк для создания масштабируемых и надежных веб-приложений. Одним из основных компонентов Django является система объектно-реляционного отображения (ORM), которая позволяет разработчикам взаимодействовать с базами данных с помощью кода на Python, а не писать необработанные SQL-запросы.

Методы сложных запросов Django

In this article, we'll explore some of Django's advanced query methods to help you get the most out of this high-level web framework. We've written this with beginners and expert software engineers, data analysts, data scientists, and hobbyists in mind. With Django's object-relational mapper (ORM), you can interact with databases using Python code rather than raw SQL queries.

Django and Python "Questions and answers"

Django Class-Based Views Reference