Django Python
7.21K subscribers
111 photos
5 videos
3 files
261 links
Django

Вопросы @haarrp

all questions to @haarrp

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - ml 📚

@pythonlbooks -📚books

@hr_itwork-работа
Download Telegram
Какие базы данных поддерживает Django?

PostgreSQL и MySQL, SQLite и Oracle. Помимо этого, Django также поддерживает такие базы данных, как ODBC, Microsoft SQL Server, IBM DB2, SAP SQL Anywhere и Firebird с использованием сторонних пакетов. Примечание: официально Django не поддерживает базы данных no-SQL.
🎯 django-rls — декларативный Row-Level Security для Django + PostgreSQL

Пакет от [kdpisda](https://github.com/kdpisda/django-rls), который позволяет удобно задавать политики Row-Level Security (RLS) прямо внутри моделей Django — с генерацией SQL-политик на этапе makemigrations.

🔐 Основные возможности:
- Объявление RLS-политик в моделях (через класс `RLS`)
- Автоматическая генерация SQL-политик при миграциях
- Поддержка многотенантности (tenant_id)
- Совместимость с Django ORM и PostgreSQL

📦 Пример использования:


class Invoice(RLSModel):
customer = models.ForeignKey(Customer, on_delete=models.CASCADE)

class RLS:
policies = [
RLSPolicy(
name="tenant_isolation",
using="customer_id = current_setting('myapp.tenant_id')::integer"
)
]

📌 При makemigrations будут сгенерированы команды:

sql

CREATE POLICY tenant_isolation ON invoice
USING (customer_id = current_setting('myapp.tenant_id')::integer);
ALTER TABLE invoice ENABLE ROW LEVEL SECURITY;
🛠️ Установка:

bash

pip install django-rls
📚 Документация и исходники:

GitHub → github.com/kdpisda/django-rls

Идеально для: Django-проектов с многотенантной архитектурой и требованиями к безопасности на уровне данных.
🔍 Silk — мощный инструмент для профилирования Django-приложений в реальном времени. Этот open-source проект перехватывает HTTP-запросы, SQL-запросы и позволяет детально анализировать производительность вашего кода через удобный веб-интерфейс.

Инструмент обладает возможностью профилирования отдельных участков кода через декораторы и контекст-менеджеры. Инструмент особенно полезен при поиске узких мест в производительности, анализе сложных SQL-запросов и оптимизации времени отклика приложения.

🤖 GitHub
🎂 Django празднует 20 лет — вспоминаем историю

Самый первый коммит в публичный репозиторий Django состоялся 15 июля 2005 года. Сегодня, 15 июля 2025-го, отмечаем этот важный юбилей!

13 июля 2005 года Джейкоб Каплан-Мосс сделал первый коммит в публичный репозиторий, который позже стал Django. С тех пор прошло 20 лет и более 400 релизов. Сегодня отмечаем круглую дату любимого веб-фреймворка.

К юбилею опубликован доклад Django Origins, впервые показанный 10 лет назад на праздновании десятилетия Django в Лоренсе, Канзас. В нём — история создания фреймворка, ранние идеи и проекты, построенные на нём, а также немного цифровой археологии.

https://simonwillison.net/2025/Jul/13/django-birthday/
🔥 WaterCrawl — продвинутая платформа для веб-краулинга и подготовки данных под LLM

Если нужно собрать и структурировать контент с сайтов для ИИ — это мощный инструмент.

🧠 В основе:
— Django + Scrapy + Celery
— Асинхронный краулинг, API и UI
— Скриншоты, PDF, JS-рендер, SSE

🚀 Возможности:
— Быстрый запуск через Docker (`docker compose up`)
— Интеграции с Dify, n8n, Langflow
— Пакетная отправка запросов через REST API
— SDK для Python, Go, Node, PHP

⚙️ Репозитории
🖥 Разбираем Новые версии: Django 5.2.5 и Python 3.13.6

Django 5.2.5 (релиз — 6 августа 2025)
- Тип релиза: патч-релиз, устраняющий ошибки версии 5.2.4.
- Ключевые исправления:
- Восстановлена поддержка стратегии UNNEST в QuerySet.bulk_create() для PostgreSQL.
- Улучшена фильтрация по составному первичному ключу через tuple-выражения.
- Исправлены ошибки валидации модели при использовании GeneratedField, Q и Case.
- Добавлена совместимость с docutils версии 0.22.
- Исправлен сбой при использовании ManyToManyField с составным первичным ключом — обновлены проверки fields.E347.

Python 3.13.6 (релиз — 6 августа 2025)
- Тип релиза: шестой maintenance-релиз ветки 3.13, включает около 200 исправлений, улучшений сборки и обновлений документации.
- Ключевые особенности Python 3.13 по сравнению с 3.12:
- Новый усовершенствованный REPL с многострочным редактированием, цветным выводом и цветными трассировками ошибок.
- Экспериментальный free-threaded build mode (отключение GIL), доступен в виде python3.13t`/`python3.13t.exe.
- Встроенный экспериментальный JIT-компилятор (по-умолчанию отключён).
- locals() теперь имеет определённые семантики при мутации возвращаемого словаря.
- Включена изменённая версия mimalloc (по-умолчанию, если доступно), обязательна для free-threaded режима.
- Докстринги теперь очищаются от начальной отступной, что снижает объём `.pyc`-файлов.
- Новый бэкенд dbm.sqlite3 используется по умолчанию при создании файлов.
- Минимальная поддерживаемая версия macOS повысилась до 10.13 (High Sierra).
- Безопасность:
- Исправлена проблема, при которой фильтры filter="data" и filter="tar" в tarfile можно было обойти с помощью специально созданных сим- и жёстких ссылок.

Вывод:
- Django 5.2.5 — важный патч-релиз LTS-ветки, рекомендован для обновления производственных систем.
- Python 3.13.6 — очередной maintenance-релиз с множеством багфиксов и улучшений, особенно интересен разработчикам, работающим с производительностью (REPL, JIT, free-threaded).

Если нужно, могу подсказать, как безопасно обновиться или протестировать эти версии в вашем проекте.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Limekit — кроссплатформенный GUI-фреймворк на Lua

Хочешь писать десктоп-приложения без Python и компиляции?
С Limekit всё просто: «написал один раз — запускай везде» (Windows, macOS, Linux).

Что умеет:
- Чистый Lua API, без необходимости знать Python
- 40+ встроенных виджетов, поддержка Material Design и тёмной темы
- Запуск без сборки — достаточно Python и самого фреймворка
- Много примеров и документация на ReadTheDocs
- Полностью опенсорс (GPLv3)

📌 Минимальный пример:

local window = Window{title='Limekit app'}
window:show()

Две строки кода — и у тебя уже готовое окно 🚀

⚡️GitHub
🔍 Django ModelSearch: Умный поиск для ваших моделей

Django ModelSearch позволяет индексировать модели Django и осуществлять поиск с использованием ORM. Поддерживает PostgreSQL FTS, SQLite FTS5, а также Elasticsearch и OpenSearch. Идеально подходит для создания мощных поисковых решений.

🚀Основные моменты:
- Индексация моделей в Elasticsearch и OpenSearch
- Поддержка автозаполнения и фацетного поиска
- Повторное использование существующих QuerySets
- Поддержка нечеткого и фразового поиска
- Нулевая простоя при перестройке индекса

📌 GitHub: https://github.com/kaedroho/django-modelsearch