👩‍💻 Создание системы регистрации и входа с помощью Django: пошаговое руководство!

💡 Создание надежной системы аутентификации пользователей необходимо для любого веб-приложения. В этом руководстве вы создадите простую, но эффективную систему регистрации и входа с использованием фреймворка Django. К концу этой статьи у вас будет функциональная система аутентификации, в которой пользователи могут регистрироваться, входить и выходить, при этом система будет придерживаться встроенных механизмов аутентификации Django.

🕞 Продолжительность: 26:18

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl

🖥Крутой Roadmap для Python-разработчика в 2024 году

1. Основы Python

Изучите:
- Переменные и типы данных
- Условные операторы и циклы
- Функции

2. Основные структуры данных

Практика:
- Списки, множества, словари
- Стек, очередь, связанный список
- Алгоритмы сортировки и поиска

3. Погружение в объектно-ориентированное программирование (ООП)

Понять:
- Классы и объекты
- Наследование
- Инкапсуляция и полиморфизм

4. Изучение веб-фреймворков

Начните с:
- Flask (для начинающих)
- Django (для опытных разработчиков)

5. Разработка API с использованием Flask/Django

Ключевые концепции:
- Операции CRUD
- Аутентификация
- Работа с данными JSON

6. Интеграция баз данных с Python

- Базы данных SQL: SQLite, PostgreSQL
- NoSQL базы данных: MongoDB

7. Тестирование кода на Python

Основные инструменты:
- Модульное тестирование (unittest, pytest)
- Отладка (pdb)

8. Продвинутые темы Python

Глубокое погружение:
- Декораторы
- Генераторы
- Менеджеры контекста

9. Развёртывание приложений Python

Методы развёртывания:
- Разворачивание на Heroku
- Контейнеризация с помощью Docker

10. Создание и развёртывание проектов

Реализуйте проекты:
- Веб-приложения (Flask/Django)
- Сервисы API
- Проекты анализа данных

#doc #python #roadmap

🖥 ${REPO_NAME}: django-project-template

Этот репозиторий был инициализирован с использованием этого шаблона репозитория. Этот шаблон выпущен под лицензией GPLv3, как указано в файле с именем COPYING в его корневом каталоге. Это позволяет вашему репозиторию работать под лицензией GPLv3, но не волнуйтесь! Это не будет иметь никакого практического значения, если ваш проект представляет собой проект на Django, который вы будете запускать на сервере, и вы никогда не будете делиться копиями исходного кода вашего проекта, что весьма вероятно. Вы можете сохранить свой исходный код в частном репозитории и запускать свой проект Django по своему усмотрению.

https://codeberg.org/David-Guillot/django-project-template

👩‍💻 django-cachalot — инструмент для повышения производительности Django-приложений путем автоматического кэширования запросов, выполняемых через Django ORM!

🌟 Он автоматически управляет инвалидацией кэша, что позволяет разработчикам минимизировать усилия по настройке кэширования и снизить нагрузку на базу данных.

🌟 Поддерживаются Python 3.7–3.11 и Django версии 3.2, 4.1, 4.2, 5.0, 5.1. Библиотека работает с PostgreSQL, SQLite и MySQL, предоставляя возможности для интеграции с Memcached или Redis в качестве кэширующих серверов. Основные преимущества включают простую настройку, поддержку Django Debug Toolbar и возможность использования в многосерверных конфигурациях.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@Django_pythonl

👩‍💻 django-grappelli — настраиваемый интерфейс администратора для Django!

🌟 Он добавляет улучшения в стандартный Django Admin, такие как расширенные возможности UI, поддержку вкладок, улучшенный стиль таблиц, дополнительные функции для фильтров и поиска, а также базовые возможности для работы с медиафайлами.

🌟 Grappelli ориентирован на разработчиков, которые хотят сделать интерфейс администратора более удобным и современным. Этот проект широко используется в производственных средах и поддерживается сообществом, предлагая стабильные релизы и обновления для новых версий Django.

🔗 Ссылка: *клик*

@Django_pythonl

👩‍💻 django-storages — Python-библиотека для интеграции различных облачных и внешних хранилищ с Django!

🌟 Она предоставляет простой и универсальный интерфейс для работы с файлами, позволяя сохранять и извлекать их из различных хранилищ, таких как Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage и других. Эта библиотека полезна для разработки приложений, которые требуют надежного и масштабируемого хранения файлов.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

👩‍💻 Django Debug Toolbar — это инструмент для отладки приложений на Django!

🌟 Он предоставляет настраиваемый набор панелей, отображающих отладочную информацию о текущих запросах и ответах, включая SQL-запросы, время выполнения, настройки и многое другое. Инструмент поддерживает интеграцию с дополнительными сторонними панелями и работает с Django версии 4.2 и выше. Полезен для анализа производительности и устранения ошибок.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

👩‍💻 django-robots — приложение для Django, которое управляет файлами robots.txt в соответствии с протоколом исключения ботов!

🌟 Оно помогает конфигурировать, генерировать и обслуживать robots.txt, регулируя доступ поисковых систем и различных ботов к веб-ресурсам. Библиотека интегрируется с Django, обеспечивая простоту настройки и поддержку различных версий Python и Django.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@pythonl

🖥 Cookiecutter — это кроссплатформенный инструмент командной строки для быстрого создания проектов на основе шаблонов!

🌟 Он используется для генерации проектов в различных языках программирования, включая Python, C и другие, упрощая настройку стандартных структур каталогов и файлов.

💡 Cookiecutter позволяет создавать проекты, используя как удалённые шаблоны (например, из GitHub), так и локальные, без необходимости знаний Python. Инструмент поддерживает пользовательские параметры, расширяемость, работу с любым форматом файлов, а также интеграцию с pipx для удобной установки.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@pythonl

🖥 Сложные фильтры Django с помощью Subquery

Subquery в Django - один из самых мощных инструментов в ORM. Документация хорошо объясняет его на высоком уровне, но если вы не разбираетесь в SQL, вы можете не до конца понять его возможности.

Примечание: В статье используется ipython и расширения django-extensions, чтобы использовать python manage.py shell_plus --print-sql, а затем форматировать этот SQL вручную с помощью sqlformat.org.

https://www.better-simple.com/django/2025/01/01/complex-django-filters-with-subquery/

🖥 Django Extensions — это популярный пакет для Django, который предоставляет набор дополнительных инструментов и расширений для разработки приложений!

🌟 Он включает команды управления, модели, декораторы и другие утилиты, упрощающие разработку и тестирование Django-проектов. Пакет часто используется для оптимизации рабочего процесса и добавления функциональности, которая отсутствует в стандартной версии Django.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

🖥 MicroPie — это ультра-микро веб-фреймворк на языке Python, разработанный для создания веб-приложений с минимальными усилиями!

🌟 Он поддерживает асинхронные веб-приложения благодаря реализации спецификации ASGI и обеспечивает высокую производительность и гибкость. Среди ключевых возможностей MicroPie — автоматическое сопоставление URL с функциями, управление сессиями с использованием cookies, поддержка шаблонов через Jinja2 (если установлена), а также минимальные зависимости, что упрощает разработку и развертывание приложений.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@pythonl

🖥 Это - пошаговое руководство по интеграции MongoDB с Django с использованием библиотеки django-mongodb-backend!

🔗 Ссылка: *клик*

⭐️А вы знали, что можно легко преобразовать репозиторий GitHub для работы с LLM?

В мире современных технологий, где искусственный интеллект и машинное обучение становятся всё более распространёнными, важно уметь эффективно использовать доступные инструменты.

Одним из таких инструментов является возможность работы с репозиториями на GitHub для обучения и взаимодействия с языковыми моделями (LLM).

👾👾Как это сделать?
Если вы хотите адаптировать репозиторий GitHub для работы с LLM, вам нужно лишь внести небольшое изменение в URL.

Вместо стандартного адреса с «hub» замените его на «ingest».

Это простое действие позволит вам интегрировать данные из репозитория в ваши модели, что значительно упростит процесс обработки и анализа информации.
🤖Пример
Предположим, у вас есть URL репозитория:

https://github.com/username/repository

Чтобы преобразовать его для работы с LLM, просто замените «hub» на «ingest»:

https://gitingest.com/username/repository

Теперь вы можете использовать этот новый адрес для загрузки данных и обучения вашей модели.
👍🏻👍🏻👍🏻

@data_analysis_ml