Django Python

Ваш первый бэкенд на Django — пошаговый учебник Бесплатный самоучитель по Django, созданный специально для новичков. Шаг за шагом вы создадите веб-приложение (блог) на Python с использованием фреймворка Django. По ходу дела объясняются все необходимые основы — от базового Python до шаблонов HTML/CSS. К концу у вас будет собственный рабочий блог на сервере и понимание принципов бэкенд-разработки. #бэкенд #python #django

🔍 Основные нововведения в Django 5.2 1. 📦 Автоматический импорт моделей в интерактивной оболочке Теперь при запуске команды python manage.py shell все модели из установленных приложений автоматически импортируются. Это упрощает работу в интерактивной оболочке, позволяя сразу использовать модели без необходимости ручного импорта. Для получения подробностей об импортированных объектах можно использовать флаг -v 2.​ 2. 🔗 Поддержка составных первичных ключей Django 5.2 вводит нативную поддержку составных первичных ключей через класс CompositePrimaryKey. Это позволяет создавать таблицы с первичным ключом, состоящим из нескольких полей, без необходимости использования сторонних решений.​ 3. 🧩 Гибкая настройка BoundField в формах Теперь можно переопределять класс BoundField на уровне проекта, формы или отдельного поля, устанавливая атрибут bound_field_class. Это предоставляет разработчикам более тонкий контроль над отображением и поведением форм.​ 4. ⚡ Расширенная асинхронная поддержка Django продолжает движение в сторону асинхронности, добавляя новые асинхронные методы и улучшая реализацию бэкендов аутентификации. Это особенно полезно для операций, связанных с вводом-выводом, и способствует созданию более производительных приложений.​ 5. 🎨 Новые виджеты форм и улучшения интерфейса Добавлены новые виджеты форм, такие как ColorInput, SearchInput и TelInput, соответствующие стандартам HTML5. Также улучшена доступность форм для пользователей с особыми потребностями.​ Bastaki Software Solutions L.L.C-FZ 6. 🗃️ Улучшения в работе с базой данных Поддержка изогнутых геометрий в GDAL, включая CurvePolygon, CompoundCurve, CircularString, MultiSurface и MultiCurve. По умолчанию соединения с MySQL используют кодировку utf8mb4 вместо устаревшей utf8mb3. Улучшена работа методов values() и values_list(), теперь они генерируют SELECT-запросы в указанном порядке.​ 🔧 Совместимость и поддержка Django 5.2 поддерживает Python версий 3.10–3.13. С выходом этой версии, основная поддержка Django 5.1 завершена. Последний минорный релиз 5.1.8, также содержащий обновления безопасности, был выпущен одновременно с 5.2. Django 5.0 достиг конца расширенной поддержки. Последний релиз безопасности, 5.0.14, также был выпущен сегодня. Рекомендуется обновиться до версии 5.1 или более новой. 📥 Обновление и ресурсы Загрузить Django 5.2 можно с официальной страницы загрузки или через PyPI. Полные примечания к релизу доступны в официальной документации. Для автоматического обновления кода и устранения устаревших конструкций можно использовать инструмент django-upgrade.​ Django Project Django 5.2 предлагает множество улучшений, направленных на упрощение разработки и повышение производительности приложений. Рекомендуется ознакомиться с новыми возможностями и планировать обновление своих проектов для использования всех преимуществ этой версии. 📌 Релиз

🖥 DeepMesh – это исследовательский проект, направленный на создание высококачественных 3D-мешей с помощью методов глубокого обучения. 🟢Глубокое обучение для 3D-реконструкции: Проект использует нейросетевые методы для обучения неявных представлений объектов, что позволяет реконструировать гладкие и точные поверхности даже из разрежённых данных (например, облаков точек). 🟢Алгоритмы извлечения мешей: После получения неявной функции, описывающей форму объекта, применяются алгоритмы, такие как Marching Cubes, для извлечения явной 3D-сетки. 🟢Инструменты для визуализации и экспериментов: Репозиторий включает код для обучения моделей, проведения экспериментов и визуализации результатов, что облегчает воспроизведение исследований и применение метода в различных задачах компьютерного зрения и графики. 🟢Потенциал применения: Такой подход может быть полезен для задач реконструкции объектов, симуляции, компьютерной графики и дополненной реальности, где требуется точное представление сложных форм. 📌 Github @pythonl

🔍Тестовое собеседование на Middle Бекенд Python-разработчика в четверг 27 марта(уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве Это бесплатно. Эфир проходит в рамках курса от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд и прокачать скиллы. Все участники эфира получат бесплатный урок по System Design. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzquu6XcU

👩‍💻 Wowy — это шаблон интернет-магазина, построенный на Django 4.x, который предоставляет полный набор функций для управления! 🌟 Она обеспечивает удобный пользовательский интерфейс и мощную панель администратора. Включает поддержку управления товарами (с множеством изображений), управление категориями, корзину, список желаний, генерацию PDF-счетов и детальную аналитику продаж. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

5 распространённых ошибок в Django 1️⃣ Вы не используете select_related и prefetch_related для FK и M2M запросов ❌ Ошибка: Неоптимизированные запросы к базе данных при работе с внешними ключами и многими ко многим, что приводит к неэффективным запросам (проблема N+1). 2️⃣ Недооценка возможностей Django Admin ❌ Ошибка: Недостаточное использование мощных функций интерфейса администрирования Django. 3️⃣ Обращение с QuerySets как с обычными списками ❌ Ошибка: Неправильное понимание работы QuerySets, что приводит к лишним запросам к базе данных. 4️⃣ Неверное обслуживание статических и медиа-файлов ❌ Ошибка: Использование Django для обслуживания статических и медиа-файлов в продакшене. 5️⃣ Использование `.all() с большими или неупорядоченными наборами данных ❌ Ошибка: Использование .all() на моделях без дефолтного порядка или с большими наборами данных, что приводит к проблемам с производительностью.

🖥 Authentik — это система управления удостоверениями (IAM) с открытым исходным кодом, предназначенная для обеспечения аутентификации и авторизации пользователей в различных приложениях! 🌟 Она поддерживает единый вход (SSO), многофакторную аутентификацию (MFA) и интеграцию с популярными протоколами, такими как OAuth2, SAML и LDAP. Authentik используется для защиты веб-приложений и управления доступом на основе ролей. 🔐 Лицензия: CC BY-SA 4.0 🖥 Github

⚡ ai-hedge-fund – -инструмен для анализа финансовых рынков на основе ИИ Новый репозиторий от команды AI Hedge Fund, который включает в себя экспериментальные скрипты и модули для анализа финансовых данных с использованием Python. git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git cd ai-hedge-fund ▪ Github @pythonl

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning 🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML. (ссылка) 🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy. Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ. 😮 На вебинаре вы узнаете: 🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию. 🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения. 🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора. 🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning. 🎯 Почему это важно? Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике. 👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении! 📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/fe260c46 Реклама. ИП Дрёмов Артём Сергеевич, ИНН 771391651571. Erid 2VtzqvwgKH8

Узнайте о шаблонах Django с помощью этого руководства. Узнайте, что это такое, почему они полезны и как их использовать. Откройте для себя различные типы шаблонов Django. https://blog.jetbrains.com/pycharm/2025/02/the-ultimate-guide-to-django-templates/

🖥 Mail0 — это проект с открытым исходным кодом, ориентированный на создание альтернативы Gmail, позволяющей пользователям управлять своей электронной почтой без зависимости от крупных провайдеров! 🌟 Он предлагает возможность самохостинга почтового сервера, интеграции с внешними сервисами (например, Gmail и Outlook) и обеспечивает конфиденциальность, так как данные остаются под полным контролем пользователя. Проект фокусируется на прозрачности, приватности и гибкости настройки. 🖥 Github

Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube приглашает вас в свою AI-школу. Особенности: • теория и практика • акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля • полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети • архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей. Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач. От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск). Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML. 7 месяцев, 4 курса: • AI: от основ до языковых моделей • Math for AI - необходимый математический бэкграунд • MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker • Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн. Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса): • 112 000 рублей (единоразово) или • 17 000 рублей в месяц Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)! Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь! Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников. Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения! ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1

⭐️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

Что спрашивают на собеседовании у Middle Python-разработчика? Уже завтра, 11 февраля в 19:00 мск — бесплатное открытое собеседование в прямом эфире! Интервьюер Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу. В конце — время вопросов ментору из зала. Что узнаешь на эфире: ✅ Какие вопросы задают на собеседованиях и зачем ✅ Как подготовиться, чтобы получить достойный оффер ✅ Чего ждут от кандидатов на Middle Python Запишись на эфир в боте ШОРТКАТ → @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwsYLFw

🖥 Это - пошаговое руководство по интеграции MongoDB с Django с использованием библиотеки django-mongodb-backend! 🔗 Ссылка: *клик*

🖥 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

1–2 марта проводим Weekend Offer Analytics Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 2 лет на Python, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России. Подавайте заявку до 24 февраля — и всего за 2 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с одиннадцатью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер. Узнать подробности и зарегистрироваться.

🖥 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

Мощный алгоритм ансамблирования в ML — Градиентный бустинг  Приглашаем на интенсив для начинающих разработчиков ML от Otus. Рассмотрим знаменитый метод градиентного бустинга, который в свое время совершил "революцию" в ML и завоевал звание чемпиона Kaggle.  ✅ Практика: Научитесь применять современные библиотеки градиентного бустинга на практике 👉 Регистрация: https://otus.pw/pJ7t/?erid=2W5zFHJCJSk #реклама О рекламодателе

🖥 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/