Григорий IT://home

👨‍💻 FastAPI vs Django vs Flask - какая разница? Разбираемся вместе с Григорием, преподавателем INNOPROG Те, кто только делают первые шаги в backend-разработке, часто спрашивают: какой фреймворк лучше выбрать - FastAPI, Django или Flask? И какая между ними вообще разница? Если объяснять по-простому: Django - это фреймворк, в котором вы найдёте много готового: админку, авторизацию, ORM, структуру проекта и другие инструменты для полноценного веб-сервиса Flask - это минималистичный фреймворк, который даёт базу, а дальше вы сами решаете, что подключать и как собирать проект FastAPI - это современный фреймворк на Python, изначально ориентированный на создание API и удобный для backend-сервисов, которые принимают запросы и отдают данные frontend, мобильным приложениям, ботам или другим сервисам Как обычно выбирают между ними? - Если нужен большой сайт или сервис с кучей готовых вещей - чаще смотрят в сторону Django - Если хочется больше свободы и минимализма - берут Flask - Если нужен удобный и быстрый API на Python с валидацией данных и Swagger-документацией, обычно выбирают FastAPI То есть, если совсем кратко: - Django = много готового - Flask = много свободы - FastAPI = удобно делать API ❗️Что выбрать новичку? - Если хочешь базово понять, как работают веб-сервисы, можно зайти через Flask - Если хочешь делать что-то ближе к реальному сервису, смотри на FastAPI - Если нужен полноценный веб-проект с кучей готовой инфраструктуры, хорошим вариантом будет Django Но важно помнить: лучшего фреймворка вообще не существует Есть фреймворк, который лучше подходит под конкретную задачу! А с какого из них начинали вы? Пишите в комментариях к посту 👇

👨‍💻 FastAPI vs Django vs Flask - какая разница? Разбираемся вместе с Григорием, преподавателем INNOPROG Те, кто только делает первые шаги в backend-разработке, часто спрашивают: какой фреймворк лучше выбрать - FastAPI, Django или Flask? И какая между ними вообще разница? Если объяснять по-простому: Django - это инструмент, в котором вы найдёте много всего готового: админка, авторизация, ORM, структура проекта и т.д. Flask - это конструктор, который даёт тебе базу, а дальше ты сам решаешь, что подключать и как всё собирать FastAPI - это современный инструмент под API, особенно хорошо подходит, когда ты делаешь backend для бота, frontend, мобильного приложения или микросервиса Как обычно выбирают между ними? - Если нужен большой сайт или сервис с кучей готовых вещей - чаще смотрят в сторону Django - Если хочется больше свободы и минимализма - берут Flask - Если нужен удобный и быстрый API на Python с валидацией данных и Swagger-документацией, обычно выбирают FastAPI То есть, если совсем кратко: - Django = много готового - Flask = много свободы - FastAPI = удобно делать API ❗️Что выбрать новичку? - Если хочешь базово понять, как работают веб-сервисы, можно зайти через Flask - Если хочешь делать что-то ближе к реальному сервису, смотри на FastAPI - Если нужен полноценный веб-проект с кучей готовой инфраструктуры, хорошим вариантом будет Django Но важно помнить: лучшего фреймворка вообще не существует Есть фреймворк, который лучше подходит под конкретную задачу! А с какого из них начинали вы? Пишите в комментариях к посту 👇

Недавно ко мне обратился заказчик, нужно было реализовать фичу общих корзин для небольшого сервиса доставки ❓Смысл такой: 1. один пользователь создаёт общую корзину 2. получает ссылку или QR 3. скидывает друзьям 4. каждый заходит и добавляет свои позиции 5. а потом создатель оформляет и оплачивает весь заказ Отдельно сделал фиксацию оплаты: создатель видит, кто сколько должен перевести, участники могут отметить перевод, а создатель - подтвердить 🔒После старта оплаты корзина блокируется, чтобы никто уже не менял состав заказа На скрине выше пока черновой интерфейс, но сама backend-логика уже работает #projects

💻Анатомия бэкенда #backend

Всем такого директорства😁 #meme

🐍Универсальность Python подкрепляется широким выбором фреймворков для разных задач #python

Всех с первым днём лета, друзья🔅 Тепло, солнце и водоёмы ждут🥃

💡Друзья, проголосуйте пожалуйста за темы, которые вам было бы интересно изучить, реазизация планируется на фреймворках FastAPI/Django

🤌Mamma mia 🇮🇹 #meme

Маскотом бота стал кот моих родителей Локи😁 Можете проверять, маскот уже добавлен😊 @grigo_it_English_bot #pet

💻Для тех кто на сервере: мини-шпаргалка по HTTP-статусам 📌Сохрани, пригодится #tips

🇬🇧Ну чтож, спустя столько времени у меня наконец добрались руки до бота для изучения английских слов, о котором я писал аж в декабре Возможности бота: ⏺️Интервальное повторение изучаемых слов ⏺️Ежедневные напоминания ⏺️Викторина по изучаемым словам ⏺️Отлеживание прогресса друзей Проект в данный момент работает корректно, поправил множество багов, вы можете его протестировать тут 👉 @grigo_it_English_bot 💬Пишите в лс или тут в комментах, если возникнут проблемы при работе —————— ⚡️Также в ближайшее время планирую создать животного-маскота для данного бота (как Дуо у Дуолинга, да-да), предлагайте своих животных в комментариях 👇 #pet

💻Уже некоторое время участвую в командной разработке одного небольшого стартап-проекта как backend-разработчик На прошлой неделе плотно занимался серверной частью: доработал REST API, описал основные сценарии работы сервиса и подготовил для команды Swagger-документацию👩‍💻 Проект пишу на Django + DRF 🔨, в ближайшее время планируется интеграция с мобилкой на Flutter👩‍💻 ⏺️Как думаете, из какой сферы проект? #pet

🐱Друзья, в свете слухов об очередной мишени для блокировок предлагаю небольшой интерактив - обмен GitHub-аккаунтами ⏺️Делитесь вашими аккаунтами в комментариях, бонусом можете кратко описать пару интересных проектов🤖 📌Мой аккаунт: github.com/grigoscope #git #github

🧠 #meme

Python 3.15 выглядит довольно интересно - И не потому, что там появилась одна огромная фича, после которой срочно надо всё бросить и переписывать проект - Скорее наоборот: релиз выглядит как набор небольших, но полезных улучшений, которые могут сделать повседневную разработку приятнее 5 улучшений, на которые стоит отметить: 1. Lazy imports - Импорты можно будет делать ленивыми - то есть модуль загрузится только тогда, когда реально понадобится в работе кода - Это особенно полезно для приложений, где важна скорость старта. 2. frozendict - В Python появляется встроенный неизменяемый словарь - По смыслу похож на обычный dict, но после создания его уже нельзя менять -Плюс он может быть хешируемым 3. Новые инструменты профилирования - В Python добавляют отдельный пакет для профилирования, в том числе statistical sampling profiler - Проще говоря, можно будет с меньшей нагрузкой на саму программу отслеживать - где код работает слишком долго и искать узкие места 4. Улучшения JIT

JIT (Just-In-Time, «точно в срок») - это технология, используемая в программировании для ускорения работы программ путем компиляции байт-кода в машинный код непосредственно во время выполнения, а не до запуска

- JIT в CPython всё ещё экспериментальный, но для версии 3.15 работают над его улучшением - Улучшают трассировку, генерацию машинного кода и оптимизации - Это не значит, что Python внезапно стал по скорости сопоставим с C++, но направление для развития само по себе интересное 5. Более понятные ошибки - Python продолжает улучшать сообщения об ошибках - И это реально важно - хорошее сообщение об ошибке экономит кучу времени, особенно когда ты просто опечатался в названии метода В целом Python 3.15 выглядит довольно практично: - Не каждая фича будет нужна каждому разработчику, тем более если вы работаете над небольшим проектом - Но если вы разрабатываете бэкенд, занимаетесь автоматизацией, микросервисами, обработкой данных или просто много работаете с Python, то на этот релиз точно стоит обратить внимание Релиз кстати запланирован на октябрь этого года

📄Сделал небольшой обзор по Python 3.15 для школы INNOPROG Приятного чтения! #python

🤖Это наверное самое полезное использование локальной ИИ-модели на относительно слабом железе ⏺️Использую данный инструмент для быстрой диктовки сообщений и текстов ⏺️Всего-то нужно скачать приложение на ПК, загрузить одну из моделей и настроить горячие клавиши для голосового ввода ⏺️Да, на Windows уже есть встроенный инструмент для распознавания текста, но мне, как пользователю Linux, OpenWhispr очень пригождается

🐱Подробнее о проекте можно почитать в его репозитории и на сайте (ссылка есть в самом репозитории): https://github.com/OpenWhispr/openwhispr

📌Интересно, может кто-нибудь из вас что-то извлёк полезного из локальных моделей - поделитесь в комментариях👇 #ai #tips

Было, признавайтесь?😁 #meme

⚡️Для тех, кто боялся остаться без работы из-за ИИ хорошие новости - тренд пошёл в обратную сторону ⏺️Компаниям, активно использующих ИИ стало выгоднее нанимать сотрудников, чем тратится на вычисления и на токены

Вместо полной замены сотрудников компании всё чаще рассматривают частичную автоматизацию и гибридные модели, где ИИ дополняет людей, а не заменяет их полностью

📌Можете более подробно почитать на Хабре про исследование, кому интересно: https://habr.com/ru/news/1028528/ #ai #meme