Давайте рассмотрим, как настроить контейнеризованное приложение Django, работающее на экземпляре EC2, для отправки журналов в Amazon CloudWatch.
В этом кратком руководстве мы рассмотрим, как PyCharm приходит на помощь с помощью своего удаленного интерпретатора и интеграции с Docker, упрощая отладку контейнеризованного приложения Django.
До этого момента мы рассматривали создание отдельных представлений с помощью APIViews и Общих представлений. Часто имеет смысл объединить логику представления для набора связанных представлений в один класс. Это может быть достигнуто в Django REST Framework (DRF) путем расширения одного из классов ViewSet. Классы ViewSet устраняют необходимость в дополнительных строках кода и в сочетании с маршрутизаторами помогают поддерживать согласованность ваших URL-адресов.
Часто используемые представления, которые тесно связаны с моделями баз данных (например, создание экземпляра модели, его удаление, перечисление экземпляров и т.д.), уже предварительно встроены в представления Django REST Framework (DRF). Эти элементы повторно используемого поведения называются Универсальными представлениями.
Фреймворк Django REST Framework (DRF) имеет свой собственный набор представлений, которые наследуются от класса View Django. В этой серии из трех частей подробно рассматриваются все возможности DRF view - от простого представления, где многое приходится делать самостоятельно, до ModelViewSet, где вы можете настроить представление и запустить его с помощью всего нескольких строк кода. Поскольку виды построены один поверх другого, в этой серии также объясняется, как они переплетаются.
Согласно Опросу разработчиков Python, проведенному JetBrains в 2022 году, Django и Flask на сегодняшний день являются двумя самыми популярными веб-фреймворками на Python. Хотя Django традиционно был самым популярным веб-фреймворком на Python, несколько лет назад Flask обошел Django и занял первое место, что неудивительно, учитывая, что за последние восемь или около того лет индустрия веб-разработки перешла на более мелкие фреймворки, микросервисы и "бессерверные" платформы.
В первой части этой серии руководств мы настроили Django, настроили python-webpack-boilerplate и использовали Stimulus и Tailwind CSS для создания повторно используемых модальных компонентов и компонентов табуляции. В этой второй части мы рассмотрим, как использовать django-viewcomponent для создания серверных компонентов, которые могут помочь нам более эффективно использовать код повторно.
В этом руководстве мы рассмотрим, как создавать компоненты пользовательского интерфейса в вашем полнофункциональном приложении Django, которые помогут вам повторно использовать код (как внешний, так и внутренний) и поддерживать его в чистоте и ремонтопригодности.
По мере роста вашего проекта на Django вы можете заметить, что загрузка сайта администратора занимает все больше времени. В основном это связано с пагинатором Django, который использует медленный запрос SELECT COUNT(*) для вычисления количества строк в таблице. В какой-то момент на этот запрос будет приходиться более 95% времени загрузки страницы.
В этом руководстве мы рассмотрим, как создавать серверные компоненты пользовательского интерфейса в Django с помощью django-viewcomponent, который может помочь вам повторно использовать код и поддерживать его в чистоте и ремонтопригодности.
В этой статье подробно описываются различия между разработкой приложения с использованием Vue и Django REST Framework (DRF) по сравнению с HTMX и Django. Мы рассмотрим простой пример того, как работают обе комбинации, и сравним их сильные и слабые стороны.
Одной из самых мощных функций Django является QuerySet, который представляет собой коллекцию объектов из базы данных. QuerySet можно строить, фильтровать, нарезать или вообще передавать, не обращаясь к базе данных. Никаких действий с базой данных не происходит до тех пор, пока мы не выполним какие-либо действия по оценке QuerySet, например итерацию, нарезку, вызов len() или преобразование в список.
Когда вы пишете надежный код, тесты необходимы для проверки правильности, надежности и эффективности логики вашего приложения. Однако ценность ваших тестов зависит от того, насколько хорошо они демонстрируют эти критерии. Такие препятствия, как сложная логика и непредсказуемые зависимости, затрудняют написание ценных тестов. Библиотека Python mock-объектов unittest.mock поможет вам преодолеть эти препятствия.
PyInstaller дает вам возможность создать папку или исполняемый файл, который пользователи смогут сразу же запустить без дополнительной установки. Чтобы в полной мере оценить возможности PyInstaller, полезно вернуться к некоторым проблемам распространения, которых PyInstaller поможет вам избежать.
Если вы умеете писать и поддерживать чистый, простой код на Python, то это сэкономит вам много времени в долгосрочной перспективе. Вы сможете тратить меньше времени на тестирование, поиск ошибок и внесение изменений, когда ваш код хорошо изложен и прост в исполнении.
Компьютерное зрение - это захватывающая и развивающаяся область. Здесь можно решить массу интересных задач! Одна из них - обнаружение лиц: способность компьютера распознать, что на фотографии есть человеческое лицо, и сказать, где оно находится. В этой статье вы узнаете об обнаружении лиц с помощью Python.
Одна из самых распространенных задач, которые вы можете решать с помощью Python, - это чтение и запись файлов. Будь то запись в простой текстовый файл, чтение сложного журнала сервера или даже анализ необработанных байтовых данных, все эти ситуации требуют чтения или записи файла.
Хотя Python не является чисто объектно-ориентированным языком, он достаточно гибкий и мощный, чтобы позволить вам строить свои приложения в объектно-ориентированной парадигме. Одним из способов, с помощью которого Python достигает этого, является поддержка наследования, которую он осуществляет с помощью super().
В этой статье рассматривается паттерн проектирования Factory Method и его реализация в Python. Паттерны проектирования стали популярной темой в конце 90-х годов после того, как так называемая Банда четырех (GoF: Gamma, Helm, Johson и Vlissides) опубликовала свою книгу Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software.
Один из самых крутых редакторов кода, доступных программистам, Visual Studio Code, является открытым исходным кодом, расширяемым, легким редактором, доступным на всех платформах. Именно эти качества делают Visual Studio Code от Microsoft очень популярным и отличной платформой для разработки на Python.