#django_framework — Public Fediverse posts

Кастомизация Django Admin с django-unfold

Привет, Хабр. Изучая безграничные просторы интернета интернета, заметил явное отсутствие обучающих статей на тему кастомизации админ-панели в /Django/ , а уж поверьте. Её довольно старое для современных рамок стилизация - не приговор. И делается это буквально в пару кликов, без лишнего .css кода. На который как раз таки гайдов полно. Зачем засорять папку со статическими файлами лишним кодом, если можно сделать это в пару кликов. Главное преимущества /Python/, заключается в том, то что пишется на других язык программирования в десять строк, можно написать на нашем любимом языке в две строчки. Поэтому варианты с самостоятельной кастомизацией, затрагивать не будем. Хотя данная библиотека, не ограничивает вас в написание своего кода для кастомизации. Всё написанное, лишь подключенная библиотека на /Python/ для /Django/ .

https://habr.com/ru/articles/917066/

#djangoadmintools #django_admin #django_framework #django #python3

Самый быстрый фреймворк на Диком Западе: ускоряем Django-rest-framework вместе с Rust

Всем привет! Меня зовут Роман Кабаев, я инженер в отделе разработки инструментов тестирования компании YADRO. Вместе с коллегами мы разрабатываем собственную тест-менеджмент систему с открытым исходным кодом TestY. На этапе запуска TestY в качестве фреймворка для разработки мы выбрали Django, так как он позволяет в максимально короткие сроки реализовать MVP. Однако развивать такой продукт — добавлять фичи, наращивать число пользователей и объем хранимых данных в системе — бывает сложно. Мы действительно быстро запустили MVP , перевезли данные из TestRail с помощью плагинов, и команды тестирования YADRO уже более года пользуются системой. Но есть одно «но»: пользовательские сценарии разных команд сильно отличаются. Так, добавление в систему более полумиллиона тестов привело к просадке скорости работы определенных эндпоинтов, завязанных на древовидных структурах. Спойлер: камнем преткновения для нас стали CPU-bound задачи с большим количеством данных, о том, как я это выяснил, расскажу ниже. Изучив, как можно ускорить выполнение таких задач в Python, я протестировал несколько решений и нашел оптимальное. Если вы разрабатываете веб-приложение на Django или Python и так же, как я, хотите ускорить работу сервиса, читайте эту статью.

https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/830024/

#python #django_framework #rust #open_source #тест_менеджмент #tms #ускорение_разработки #cpu

Самый быстрый фреймворк на Диком Западе: ускоряем Django-rest-framework вместе с Rust

Всем привет! Меня зовут Роман Кабаев, я инженер в отделе разработки инструментов тестирования компании YADRO. Вместе с коллегами мы разрабатываем собственную тест-менеджмент систему с открытым исходным кодом TestY. На этапе запуска TestY в качестве фреймворка для разработки мы выбрали Django, так как он позволяет в максимально короткие сроки реализовать MVP. Однако развивать такой продукт — добавлять фичи, наращивать число пользователей и объем хранимых данных в системе — бывает сложно. Мы действительно быстро запустили MVP , перевезли данные из TestRail с помощью плагинов, и команды тестирования YADRO уже более года пользуются системой. Но есть одно «но»: пользовательские сценарии разных команд сильно отличаются. Так, добавление в систему более полумиллиона тестов привело к просадке скорости работы определенных эндпоинтов, завязанных на древовидных структурах. Спойлер: камнем преткновения для нас стали CPU-bound задачи с большим количеством данных, о том, как я это выяснил, расскажу ниже. Изучив, как можно ускорить выполнение таких задач в Python, я протестировал несколько решений и нашел оптимальное. Если вы разрабатываете веб-приложение на Django или Python и так же, как я, хотите ускорить работу сервиса, читайте эту статью.

https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/830024/

#python #django_framework #rust #open_source #тест_менеджмент #tms #ускорение_разработки #cpu

Самый быстрый фреймворк на Диком Западе: ускоряем Django-rest-framework вместе с Rust

Всем привет! Меня зовут Роман Кабаев, я инженер в отделе разработки инструментов тестирования компании YADRO. Вместе с коллегами мы разрабатываем собственную тест-менеджмент систему с открытым исходным кодом TestY. На этапе запуска TestY в качестве фреймворка для разработки мы выбрали Django, так как он позволяет в максимально короткие сроки реализовать MVP. Однако развивать такой продукт — добавлять фичи, наращивать число пользователей и объем хранимых данных в системе — бывает сложно. Мы действительно быстро запустили MVP , перевезли данные из TestRail с помощью плагинов, и команды тестирования YADRO уже более года пользуются системой. Но есть одно «но»: пользовательские сценарии разных команд сильно отличаются. Так, добавление в систему более полумиллиона тестов привело к просадке скорости работы определенных эндпоинтов, завязанных на древовидных структурах. Спойлер: камнем преткновения для нас стали CPU-bound задачи с большим количеством данных, о том, как я это выяснил, расскажу ниже. Изучив, как можно ускорить выполнение таких задач в Python, я протестировал несколько решений и нашел оптимальное. Если вы разрабатываете веб-приложение на Django или Python и так же, как я, хотите ускорить работу сервиса, читайте эту статью.

https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/830024/

#python #django_framework #rust #open_source #тест_менеджмент #tms #ускорение_разработки #cpu