Мобильная разработка на Python обзор двух фреймворков


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Разработка Python-приложений для смартфонов: Kivy против BeeWare Project

Python создан в далеком 1991 году и за все время своего существования ему довелось претерпеть немалое количество доработок. В настоящем виде он признается, как один из самых востребованных.

Тысячи программистов отмечают высокую доступность и должную производительность. Такие крупные корпорации, как Google, Instagram и Dropbox Inc используют его при создании важных расширений и средств для интеграции приложений на десктопных и мобильных платформах.

О преимуществах применения Python ходят немало споров, тем не менее, все, кому доводится с ним взаимодействовать, отмечают достойную производительность. Кроссплатформенность – одно из важнейших достоинств. Этот параметр позволяет выполнять работу, которая будет эффективно работать с разными операционками, в числе которых и – Android и IOS. Сейчас можно заказать разработку мобильного приложения с блоками на Python практически для любых целей.

Актуальность использования

Изначально данная среда не рассматривалась как инструмент для реализации задач на ОС для гаджетов, но открытость и стремление создателей Python Software Foundation сделали свое дело. Применяя актуальные фреймворки можно без особых сложностей реализовывать как стандартные задачи, так и сложные, соответствующие всем новым требованиям.

Отдельного внимания заслуживают два надежных и постоянно развивающихся фреймворка – Kivy и BeeWare. Каждый поставляется абсолютно бесплатно, что упрощает работу как начинающих программистов, так и серьезных компаний. Разберемся в том, насколько удобны и производительны эти решения.

Kivy – самая популярная среда для разработчиков

Киви – одна из самых известных библиотек под рассматриваемый в этом материале язык. Создана она в 2011 энтузиастами и развивается по сей день, позволяя производить кроссплатформенные GUI-приложения. Одной из главных особенностей является возможность использования графического интерфейса на практически всех популярных операционках – MacOS, Linux, Windows (в том числе и Mobile-версиях). Естественно, есть в этом списке и небезызвестные IOS и Android.

Примечательно, что эта полностью бесплатная библиотека снабжена собственными инструментами для конструирования пользовательского интерфейса. Присутствует также и возможность их настройки, за счет чего можно избавляться от надоевшей шаблонности.

Это важно для тех, кто работает над программами, которые должны иметь идентичный вид и функционал в независимости от того, на какой платформе их будут запускать. Создатели разного уровня отмечают, что применяя ресурс можно избежать траты времени на переход к прочим языкам, выполняя все действия исключительно в Python. Рассмотреть, как выполняется кодинг с использованием Киви можно здесь: https://python-scripts.com/kivy-video

BeeWare Project – перспективный аналог

Основное отличие фреймворка, написанного Russell Keith-Magee заключается в ином взгляде на востребованные инструменты UI. Разработчик получает возможность выполнения различных действий для каждой ОС. Это можно считать явным преимуществом.

В отличие от Киви, здесь каждый чекбокс или кнопка – независимый ресурс, предоставляемый системой, в которой ведутся работы. На практике, благодаря такому исполнению, любая произведенная с этим набором программа дает ощущение того, что она не мультиплатформенная, а написана для одной конкретной операционки.

Такие преимущества, естественно, привлекают каждого программиста, который предпочитает применять рассматриваемый язык в своих проектах. Увы, все не может быть насколько идеально и в хорошей библиотеке есть свои недостатки. К ним отнести можно следующее:

  • статус “в разработке” не дает 100% стабильности;
  • обновления могут привносить ошибки, исправление которых требует немало времени;
  • до сих пор не реализованы востребованные функции.

Тем не менее BeeWareProject имеет довольно серьезные перспективы, радует и энтузиазм создателей, а также наличие поддержки от ряда серьезных компаний. Не исключено, что именно за этим фреймворком стоит будущее программирования для смартфонов и прочих гаджетов.

Планы на будущее

Если нет желания отдавать задачу по программированию программы на аутсорс, то рекомендуется попробовать оба фреймворка. Каждый из них примечателен и дополняется как плюсами, так и минусами. Те, кто на данный момент останавливаются на Kivy, зачастую, мотивируют выбор тем, что это решение появилось раньше, соответственно имеет основательную поддержку.

С другой стороны побеждает нативность от среды, которая разрабатывается и продвигается командой, возглавляемой Russell Keith-Magee. Сейчас же лидерами в отрасли остаются Java и Swift, за которыми закреплены главные игроки на мировой арене.

Как разрабатывать на Python под Andro >

    Переводы, 26 мая 2015 в 1:11

Рассказывает Александр Тейлор, разработчик проекта Kivy

В последнее время появляется большое количество ресурсов по разработке на Python под Andro >

Python-for-android

Прежде всего давайте посмотрим на то, с помощью чего Python получает возможность работать под Android — инструмент, названный, как ни странно, python-for-android. Его основная функция состоит в том, чтобы создать дистрибутив — папку проекта, содержащую все необходимое для запуска вашего приложения. А точнее, сам интерпретатор, Kivy и библиотеки, от которых он зависит: Pygame, SDL и несколько других. Также дистрибутив включает в себя загрузчик Java, отображающий OpenGL и выступающий в качестве посредника между Kivy и операционной системой. Затем вы добавляете ко всему этому свои скрипты, настройки вроде иконки и имени, компилируете с помощью Android NDK и вуаля — APK с вашим приложением готов!

И это всего лишь базовая процедура, на самом деле сгенерированный пакетный файл может включать (и включает) в себя гораздо больше. Вместе со всем прочим в APK вшивается большая часть стандартной библиотеки, а любой сторонний модуль, написанный на Python, может быть легко добавлен — все так же, как и при разработке десктоп-приложений. Добавка модулей с компилируемыми компонентами тоже не вызывает трудностей, необходимо лишь указать, как их нужно собирать. Как правило, это не представляет собой ничего сложного, достаточно лишь поставить пару галочек перед запуском процедуры сборки, хотя в редких отдельных случаях могут понадобиться дополнительные действия. Python-for-android уже включает в себя указания для компиляции таких популярных модулей, как: numpy, sqlite3, twisted и даже django!

Вышеописанные принципы лишь в общих словах объясняют, как работает python-for-android. В любой момент вы можете получить больше информации на данную тему, заглянув в документацию Kivy. Я рекомендую вам Buildozer — надстройку для python-for-android, предоставляющую собой удобный интерфейс и автоматическое разрешение некоторых зависимостей. Мы стараемся сделать так, чтобы написанная выше цепочка действий использовалась не только в Kivy, но и в других проектах. Основной процесс сборки останется таким же, но нужда в загрузчике Java отпадет, так как он необходим только для поддержки некоторых специфичных нужд фреймворка.

Обращение к Android API с помощью PyJNIus

Взаимодействие с Android API: получение информации с сенсоров, создание уведомлений, вибрация, пауза и перезапуск, да что угодно — важная часть вашего приложения. Kivy за вас позаботится об основном, но многими вещами вы захотите управлять сами. Для этого создан PyJNIus — инструмент, автоматически оборачивающий код на Java в интерфейс Python.

«Росбанк», Москва, до 60 000 ₽ (до налогов)

В качестве простого примера приведем программу, которая заставит телефон вибрировать на протяжении 10 секунд:

Если вы знакомы с Android API, то без труда заметите, что код выше очень похож на аналогичный на Java — PyJNIus просто позволяет нам обращаться к тому же API, но прямо из Python. Большая часть Android API может быть вызвана подобным образом, что позволяет достичь того же функционала, что и при разработке на Java.


Главный минус PyJNIus в том, что он требует неплохого понимания структуры Android API, а код выходит громоздким, хотя его эквивалент на Java выглядит точно так же. Для решения этой проблемы Kivy включает в себя Plyer.

Plyer: кроссплатформенное API для платформоспецифичных задач

Проект Plyer ставит себе цель создать простой «питоничный» интерфейс для функций, которые присутствуют на большинстве платформ. Например, код выше легким движением руки превращается в…

Более того, написанный код попытается выполнить свою задачу на всех поддерживаемых Plyer платформах — на данный момент это: Android, iOS, Linux, Windows и OS X (для iOS также существует аналог PyJNIus, называемая PyOBJus). На самом деле, вибрация — не самый лучший пример, потому что сейчас она реализована только для Android, но такие функции как проверка уровня заряда батареи:

— работают как в десктопных, так и в мобильных приложениях, а получение данных с компаса/гироскопа и отправка SMS без проблем реализуются на Android и iOS.

Plyer находится на начальной стадии развития, так что любая помощь в разработке приветствуется. Также, мы участвуем с ним в Google Summer of Code в этом году.

Не только ради Kivy

Все вышеперечисленные инструменты были разработаны для нашего фреймворка, но на самом деле они больше предназначены для разработки под Python в целом. В Plyer мы специально избегаем какой-либо зависимости от Kivy, а PyJNIus нужен лишь для доступа к Android JNI. Искренне надеемся, что эти инструменты станут полезны для любого, кто пишет на Python под Android. Вы уже можете попробовать PyJNIus, используя QPython. Python-for-android больше завязан на взаимодействии с Kivy, но мы будем рады обсудить этот вопрос.

Многое можно реализовать при разработке на Android с помощью Python, несмотря на все различия с Java, которая предназначена для этого, но эти возможности могут быть расширены еще больше в ближайшем будущем. И если вы заинтересовались описанными выше проектами, то самое время присоединиться к нашей команде!

Страница поста от канала Библиотека программиста

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме

Пожаловаться

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме

Топ-5 лучших фреймворков для Python-разработчиков в 2020 году

Сейчас трудно представить себе любого девелопера без использования фреймворков. Здесь вы найдёте 5 лучших и наиболее признанных фреймворков для Python-разработчиков.

Что такое framework?

Говоря простым языком, фреймворк — набор инструментов для программиста. Фреймворк существенно упрощает разработку за счёт готовых решений и чётко выделенной структуры разработки приложений, сайтов.

При использовании фреймворка вы значительно сэкономите себе время, ведь вам не придётся тратить его на решение рутинных задач программирования. Вместо этого вы сможете уделить внимание непосредственно разработке, сократив потраченное время с нескольких недель до пары дней.

При использовании framework’a вы будете совершать меньше ошибок из-за невнимательности, и ваш синтаксис станет лучше. Кроме того, каждый framework оснащён собственной системой безопасности, которая защитит вас от случайной поломки программы.

Большинство фреймворков являются бесплатными и имеют открытый код, хотя некоторые придётся покупать.

Представляем вашему вниманию 5 лучших фреймворков для Питона в 2020 году.

Django

«Классический» Python-framework, Django серьезно упрощает разработку за счёт большого количества доступных функций и паттернов. Имеет открытый код и предлагает большое количество возможных решений.

Django относится к так называемым full-stack фреймворкам, которые универсальны и содержат все стандартные функции и шаблоны.

К ним относится: аутентификация, маршрутизация, миграция баз данных, ORM и прочие.

Django можно использовать для администрирования содержимого сайтов, аутентификации, RSS. Он отлично подойдёт для создания сайтов.

Фреймворк работает с основными БД: MySQL, SQLite, PostgreSQ, Oracle. При необходимости можно установить специальные драйверы для подключения других баз данных.

В целом этот фреймворк можно считать универсальным для Python-разработчиков. Он имеет большую базу шаблонов и на ура справляется со стандартными задачами, а также может помочь в решении нестандартных.

Имеет полностью переведённую на русский язык техническую документацию. С хорошим переводом.

Flask

Платный мини-фреймворк, который предоставляет прочную основу для создания веб-приложений. Вмещается в один файл и легко устанавливается, пригодится в создании мелких и средних проектов, но не подойдёт для крупных из-за недостатка шаблонов и готовых решений.

Предоставляет готовые шаблоны для маршрутизации, поддержку безопасных кукисов, WSGI 1.0. Имеет встроенный дебаггер и сервер для HTTP-разработки. Сервер поддерживает fapws3, GAEM, CherryPy, BJoem.

Pyram >


Бесплатный фреймворк типа «всё включено», разработан для приложений на основе Питона. Универсален и подойдёт как для создания небольших, так и больших проектов. Легок в установке, понятен, не тормозит. Имеет минималистичный дизайн.

Имеет большое количество готовых шаблонов, в основном рассчитанных на разработчиков API. Умеет генерировать URL, помогает при аутентификации и авторизации пользователей, удобен для создания однофайловых приложений. Отлично подходит для тестирования и отладки.

Twisted

Создан для решения специальных задач сетевых разработчиков. Быстр, бесплатен, сокращает время разработки сервисов в несколько раз. Создан на базе Deferred, которая упрощает обслуживание сетевых запросов и обработку ошибок. Одно из главных оружий сетевого разработчика.

Не подойдёт для разработки типичных веб-приложений из-за своих шаблонов и структуры. Twisted используется для разработки небольших асинхронных программ.

Поддерживает большинство сетевых форматов: TCP, UDP, SSL/TLS, Domain sockets; умеет работать с сетевыми протоколами: HTTP, NNTP, XMPP, IMAP, IRC, FTP, SSH и прочими. Ещё больше модулей и форматов можно подключить с помощью драйверов.

Имеет дополнительные структуры: Unit test (с поддержкой системы Deferred), Processor pools и т.д.

Tornado

Асинхронный фреймворк и одновременно сетевая библиотека по типу Twisted. Справляется с классической проблемой С10k (то есть может обрабатывать свыше 10 000 поступающих сетевых запросов). Представляет из себя солянку из Django, Flask и Twisted, но при этом быстрее их.

Имеет встроенные шаблоны для аутентификации и авторизации, с поддержкой внедрения других шаблонов (например, Google), не блокирующийся HTTP-клиент. Справляется с длинными запросами (long polling’ами), имеет поддержку web-сокетов.

Используется разработчиками, которые создают масштабные сетевые приложения с большой нагрузкой и высокими требованиями к производительности.

Каждый год количество новых фреймворков постоянно растёт, но некоторые из них уже несколько лет держатся на плаву, периодически изменяясь. Эти пять уже признаны чуть ли не классикой, и начать изучение мира фреймворков стоит именно с них. Потом вы сможете перейти на более специфические, предназначенные для решения определённых задач.

Если вы изучаете программирование на Python и хотите освоить самые популярные фреймворки, смотрите видеоуроки ITVDN для Python-разработчиков, а также смотрите записи вебинаров на YouTube канале ITVDN.

6 лучших Python-фреймворков

Издание Technotification опубликовало краткий обзор лучших фреймворков для Python-программистов и разработчиков ПО.

Python — один из самых популярных языков программирования. Расположение разработчиков он заслужил за простоту изучения и использования. У языка множество сфер применения: на нём можно построить что угодно.

Python — открытый язык программирования, он легко совместим с различными фреймворками, использование которых при создании приложений позволяет сократить количество кода и временные затраты. Кроме того, их можно кастомизировать под конкретные задачи. Помимо этих шести существует много других Python-фреймворков. При выборе главное понимать цель и потребности конкретного проекта.

1. Django

Django считается бесспорным лидером по популярности среди фреймворков на Python. Это «палочка-выручалочка» и для новичков, и для знатоков этого языка программирования. Django — фреймворк с открытым исходным кодом, который помогает ускорить процесс разработки и масштабировать проекты. Он регулярно обновляется, чтобы соответствовать свежим версиям Python.

Django полностью совместим с большинством движков баз данных. На основе него созданы приложения таких популярных сервисов, как Pinterest, Instagram и Disqus. Это универсальный фреймворк; он может использоваться для написания различных типов сайтов, так как поддерживает JSON, XML, RSS и любые другие форматы веб-контента. Также Django отличается «дружественностью» к начинающим Python-программистам, которые смогут без труда управлять им.

2. Flask

Python — мощный и гибкий язык, подходящий для разработки автономных веб-приложений. Тем, кто планирует создавать такие приложения, следует обратить внимание на специально предназначенный для этого фреймворк Flask.

Он использует шаблонизатор под названием Jinja, однако при желании пользователь может свободно выбрать другие движки. Flask обычно позиционируют как расширяемый фреймворк. В нём можно создавать API, сервисы RESTful и конечные точки. Также Flask применяют для написания серверной части приложений.

3. Web2py

Web2py — это бесплатный полностековый фреймворк с открытым кодом для быстрой разработки масштабируемых, надёжных и переносимых веб-приложений, использующих базы данных. Это очень гибкий и самый портативный Python-фреймворк, а также один из самых простых. Он использует LDAP для аутентификации, поэтому пользователям не нужно устанавливать или конфигурировать его. Его можно запускать прямо с флешки.

Web2py совместим с различными типами движков базы данных. В нём также есть встроенная система управления ошибками. Однако фреймворк поддерживает только последние версии Python.

4. CherryPy

Для тех, кто хочет создать приложение, гладко работающее на платформе Android, идеальным вариантом станет CherryPy. Этот фреймворк предназначен для минималистов, которым нужно сделать больше за меньшее количество кода. CherryPy позволяет управлять несколькими серверами одновременно. Во фреймворк встроен специальный плагин для отслеживания производительности приложений.

5. Pylons

Pylons — ещё один популярный фреймворк для веб-разработки с онлайн-отладчиком, который упрощает разработку безупречных приложений. Pylons весьма распространён среди продвинутых программистов.

6. Pyramid

Pyramid тоже является важным фреймворком, который используют программисты и разработчики. Традиционно применяется для идентификации и маршрутизации. Pyramid отлично подойдёт для создания крупных и сложных приложений, ориентированных на широкую аудиторию, а также прототипов для разработки API.


KVERNER

Matlab Simulink Python Java HELP Работы программиста профессионала

Топ лучших фреймворков для Python в 2020

В настоящее время Python считается одним из самых популярных языков программирования. Язык просто прост в освоении и использовании. Возможно, это объясняет его огромную популярность. Python имеет широкий спектр приложений. Вы можете использовать его для создания всего, чего хотите.

Как язык программирования с открытым исходным кодом, Python может легко взаимодействовать с различными фреймворками. Любой опытный программист, не колеблясь, расскажет вам о многочисленных преимуществах использования фреймворков. Это уменьшает задачу кодирования. Вы сможете быстрее создавать приложение и настраивать его по своим предпочтениям.

В этой статье мы рассмотрим некоторые из лучших фреймворков, которые могут быть использованы программистами и разработчиками Python.

Лучшие Python фреймворки для разработчиков программного обеспечения

1. Django

Не говоря уже о том, что Django является самым популярным фреймворком для Python. Это идеальная среда для новичков и опытных программистов на Python. Django — это среда с открытым исходным кодом, которая может помочь вам сделать что-то быстрее. Это также дает возможность масштабировать ваши проекты Python. Он регулярно обновляется, чтобы быть в тандеме с последними версиями языка Python.

Django полностью совместим с большинством баз данных. Популярные приложения, такие как Pinterest, Instagram и даже Disqus работают от Django. Django — универсальная инфраструктура. Его можно использовать на любом сайте. Это связано с тем, что структура может предоставлять веб-контент в JSON, XML, RSS-каналах и в любом другом формате. Если Вы только начинающий программист Python, вы можете работать с Django без каких-либо проблем.

2. Flask

В качестве мощного и универсального языка программирования вы можете использовать Python для разработки автономных приложений. Если вы планируете использовать такие приложения, подумайте об использовании флеш-фреймворка. Он специально предназначен для автономных приложений.

Flask поставляется со специальным шаблоном, известным как Jinja. Flask обычно рассматривается как открытая структура. Его можно использовать для создания API, служб RESTful и конечных точек. Хотя Flask лучше всего подходит для приложений с открытым концом, его также можно использовать при разработке бэкэнд-систем.

3. Web2py

Web2py — это бесплатная, с открытым исходным кодом и полнотекстовая инфраструктура для быстрой разработки, масштабируемых, безопасных и переносимых веб-приложений, основанных на базе данных. Гибкость Web2py находится на другом уровне. Как будто этого недостаточно, это также самая портативная инфраструктура Python, которую вы можете использовать. Он также является одним из самых простых фреймворков Python. Учитывая, что он использует LDAP для аутентификации, вам не нужно устанавливать и настраивать его. Его можно запустить непосредственно с внешнего флэш-накопителя.

Web2py совместим с различными типами СУБД. Он также имеет встроенную систему, которая используется для управления ошибками. Однако фреймворк можно использовать только с последними версиями Python.

4. CherryPy

Если вы планируете разрабатывать приложение, которое будет работать плавно на платформе Android, это самая идеальная инфраструктура Python, которую вы должны использовать. Это минималистская структура, которая поможет вам сделать больше и написать меньше кода. CherryPy позволяет программистам и разработчикам одновременно управлять несколькими серверами. В CherryPy имеется специальный плагин, который поможет вам контролировать производительность приложения.

5. Pylons

Pylons — еще одна популярная инфраструктура Python для веб-разработчиков. В структуре есть онлайн-отладчик, который выполняет задачу отслеживания и исправления ошибок в программе. Это упростит вам задачу придумать безупречное приложение. Pylons пользуется огромной поддержкой опытных программистов.

6. Pyramid

Pyramid — еще одна важная структура Python, которая обычно используется разработчиками и программистами. Он обычно используется для идентификации и маршрутизации. Pyramid — идеальная инфраструктура для больших и сложных приложений, которые обычно предназначены для обслуживания многих людей. Тем не менее, он все еще может использоваться для простых приложений. Pyramid также является идеальной основой для создания прототипов, которые будут использоваться для разработки API.

Итоги

Хотя существуют разные рамки Python, вышеперечисленные являются одними из лучших, которые предпочитают большинство разработчиков. Вам нужно только знать, что вы хотите сделать, и выбрать структуру, которая будет отвечать вашим потребностям.

Почему Django — лучший фреймворк для разработки сайтов

Django считается лучшим веб-фреймворком, написанным на Python. Этот инструмент удобно использовать для разработки сайтов, работающих с базами данных. Из этой статьи вы узнаете о Django и поймёте, почему это ключевое звено в экосистеме Python.

Прошлое и будущее фреймворка Django: краткий экскурс в историю

Django создали разработчики издания Lawrence-Journal World. Этой газете понадобился сайт, чтобы публиковать новости в интернете. Программисты Эдриан Головатый и Саймон Виллисон создали веб-приложение и сделали его публичным.

Вокруг Django быстро сформировалось активное сообщество. Фреймворк стал стремительно развиваться усилиями волонтёров. Значительную роль в успехе Django сыграли несколько известных сайтов, которые использовали этот фреймворк. В их число входят Pinterest, Dropbox, Spotify, сайт The Washington Post. В настоящее время сообщество Django включает более 11 тыс. разработчиков из 166 стран мира.

Эти сайты используют Django

Справка: русскоязычные разработчики и пользователи часто используют такой вариант написания: «Джанго». Будьте готовы к этому, если встретитесь с этим вариантом в обсуждениях или профессиональной переписке. Кстати, у нас есть краткий словарь профессионального сленга программистов.

В Django реализован принцип DRY (don’t repeat yourself). Благодаря этому сокращается время создания сайтов. То есть при использовании Django вам не нужно несколько раз переписывать один и тот же код. Фреймворк позволяет создавать сайт из компонентов. Это можно сравнить со строительством крепости с помощью Lego.

Django подходит для разработки высоконагруженных веб-приложений. Это возможно благодаря архитектуре фреймворка, о которой пойдёт речь ниже.


Почему MVT архитектура важна для веб-приложений на Django: разделение и независимое использование уровней

Фреймворк Django написан на языке программирования Python, поэтому его структура соответствует особенностям языка. Создатели реализовали в Django паттерн MVC, и он применяется в текущей версии фреймворка.

Архитектура MVC позволяет разработчику работать с визуальным представлением и бизнес-логикой приложения отдельно. Кстати, при работе с Django специалисты чаще используют термин MVT — Model-View-Template или модель-представление-шаблон. Компоненты MVT можно использовать независимо друг от друга.

Схема архитектуры MVT в Django

Документация Django определяет модель (model) как «источник информации о данных, в которых содержатся ключевые поля и поведение данных». Обычно одна модель указывает на одну таблицу в базе данных. Django поддерживает базы данных PostgreSQL, MySQL, SQLite и Oracle.

Модели содержат информацию о данных. Эти данные представлены атрибутами или полями. Поскольку модель представляет собой простой класс, она ничего не знает о других уровнях Django. Взаимодействие между уровнями происходит через API.

Модель отвечает за бизнес-логику, методы, свойства и другие элементы, связанные с манипуляцией данными. Также модели позволяют разработчикам создавать, читать, обновлять и удалять объекты в базе данных.

Представление (view) решает три задачи: принимает HTTP-запросы, реализует бизнес-логику, определённую методами и свойствами, отправляет HTTP-ответ в ответ на запросы. То есть представление получает данные от модели и предоставляет шаблонам (templates) доступ к этим данным или предварительно обрабатывает данные и затем предоставляет к ним доступ шаблонам.

В Django реализован мощный движок шаблонов и собственный язык разметки. Шаблоны представляют собой файлы с HTML-кодом, с помощью которого отображаются данные. Содержимое файлов может быть статическим или динамическим. Шаблоны не содержат бизнес-логики. Поэтому они только отображают данные.

Такая архитектура позволяет Django успешно решать разные задачи, о которых ниже.

Какие задачи можно решать с помощью Django: движки для сайтов, CRM, machine learning

Неопытные специалисты считают Django одной из многих систем управления контентом (CMS). На самом деле это программный инструмент, с помощью которого можно создавать и запускать веб-приложения.

Справка: название фреймворка подчёркивает его многогранность. Он назван в честь известного джазового гитариста Джанго Рейнхардта. Этот музыкант виртуозно играл на гитаре, хотя два пальца на его левой руке не функционировали после травмы, полученной во время пожара. То есть музыканту приходилось брать аккорды тремя пальцами.

Фреймворк Django справляется с большим количеством задач и повышенными нагрузками. Его применяют для создания:

  • CRM-систем.
  • CMS.
  • Коммуникационных платформ.
  • Сервисов бронирования номеров.
  • Платформ управления документооборотом.

Также Django подходит для создания алгоритмических генераторов, платформ для электронных рассылок, систем верификации, систем фильтрации с динамическими правилами и сложными параметрами, платформ для анализа данных и сложных вычислений, машинного обучения.

Тысячи сайтов в разных странах мира созданы на Django. Этот фреймворк отлично подходит для разработки веб-приложений. Давайте посмотрим, из-за чего разработчики любят данный инструмент.

Почему Django — отличный фреймворк для веб-разработки: экосистема, SEO, библиотеки

Если вы спросите у нескольких разработчиков, почему они выбрали Django, ответы будут преимущественно одинаковыми. Ниже описаны основные преимущества фреймворка, благодаря которым он стал популярным.

Развитая экосистема

Опытные разработчики рекомендуют воспринимать Django как систему. Это значит, что фреймворк обычно используется с большим количеством сторонних приложений. Их можно выбирать в зависимости от потребностей конкретного проекта.

Чтобы лучше понять этот принцип, представьте конструктор Lego. В нём есть много типовых блоков. В Django тоже есть типовые блоки. Например, блок авторизации или блок подписки на рассылку применяется практически в каждом проекте. Созданные с помощью фреймворка веб-приложения состоят из таких независимых блоков.

Зрелость

Django был представлен в 2005 году. За 14 лет существования он сильно изменился и усовершенствовался. В фреймворке постоянно появляются новые возможности, а старые совершенствуются.

Важный момент: когда вы разбираетесь с Django и ищете ответ на конкретный вопрос, чаще всего это не вызывает затруднений. Тысячи специалистов уже решали такие же проблемы до вас и делились своим опытом в интернете. Так работает сообщество Django.

Административная панель

Административная панель Django автоматически генерируется при создании приложения. Это избавляет разработчика от необходимости создавать админку вручную.

С помощью сторонних приложений дефолтную консоль управления Django можно усовершенствовать и адаптировать под нужды своего проекта. Кроме того, фреймворк позволяет настраивать интерфейс дефолтной административной панели.

SEO-дружественность

Написанный на Python код получается читабельным и понятным даже неподготовленным людям. Это один из факторов, благодаря которым веб-приложения на Python считаются SEO-дружественными. Django генерирует семантические URL. Их также называют человеко-понятными URL или ЧПУ. В приложениях на Django легко реализуются другие функции, необходимые для поисковой оптимизации.

Расширяемость

Функциональность Django расширяется с помощью плагинов. Это программные модули, которые позволяют быстро добавить на сайт нужную функцию. В официальном каталоге есть сотни плагинов, которые позволяют легко реализовать на сайте sitemap.xml, управлять доступами, подключить платёжную систему Stripe и так далее. При необходимости вы можете отключать или заменять плагины, чтобы адаптировать приложение к текущим нуждам проекта.


Библиотеки

В популярных языках программирования есть библиотеки, с помощью которых удобно решать специальные задачи. В библиотеках можно найти готовые решения: функции, классы, конфигурации и так далее. Благодаря таким решениям расширяются возможности языка, а также упрощается создание приложений.

Django поддерживает использование библиотек при разработке веб-приложений. В число популярных библиотек входят:

  • Django REST Framework, который упрощает работу с API.
  • Django CMS — удобный инструмент для управления контентом.
  • Django-allauth — с его помощью реализуются функции регистрации, авторизации, управления учётными записями.

В Django реализовано объектно-реляционное отображение (ORM), которое обеспечивает взаимодействие приложения с базами данных (БД). ORM автоматически передаёт данные из БД, например, PostgreeSQL или MySQL, в объекты, которые используются в коде приложения.

Схема работы ORM

ORM ускоряет разработку прототипов и готовых веб-приложений на Django. Разработчику даже не нужно знать язык, который используется для взаимодействия с базами данных.

Также ORM позволяет быстро переключаться между базами данных с минимальными изменениями кода. Например, вы можете использовать SQLite на локальном сервере, а потом переключиться на MySQL на production-сервере. Однако для минимизации ошибок лучше использовать одну базу данных во время разработки и в продакшене.

Недостатки Django: не для маленьких проектов, не всегда предсказуемое поведение

У Django есть недостатки, как у любого инструмента. Основные недостатки фреймворка перечислены ниже.

Не подходит для небольших проектов

Возможности Django могут быть избыточными для небольшого проекта. Однако в экосистеме Python есть другие фреймворки, которые можно использовать в таких случаях. Например, если вы хотите сделать простой чат, лучше использовать Flask.

Нет поддержки WebSocket по умолчанию

Протокол WebSocket обеспечивает обмен данными между сервером и браузером в режиме реального времени. Django не поддерживает эту функциональность из коробки. Но проблему можно решить с помощью других инструментов, например, aiohttp.

Монолитность

Некоторые модули Django, например, ORM или формы, сложно заменить. Разработчикам приходится тратить много времени, чтобы изменить внутреннюю структуру фреймворка и использовать альтернативные инструменты.

Непредсказуемость поведения некоторых компонентов

Поведением некоторых компонентов Django не всегда просто управлять. Например, к таким компонентам относится административная консоль. Если вы захотите добавить что-то, что не входит в экосистему Django, это может потребовать серьёзных усилий и много времени.

В целом преимущества Django с запасом перекрывают недостатки этого фреймворка. Но всегда полезно знать об альтернативах, о которых пойдёт речь дальше.

Альтернативы Django

Фреймворки ускоряют разработку веб-приложений. И в экосистеме Python есть несколько фреймворков, которые можно рассматривать в качестве альтернативы Django. В их число входят Pyramid, Flask и Tornado. Все три инструмента подходят для работы как с масштабными проектами, так и с небольшими приложениями.

Также в качестве альтернативы можно рассматривать PHP-фреймворки, например, Laravel, Symphony или CakePHP. Например, Laravel подходит для работы с масштабными и маленькими проектами, и в этом фреймворке есть мощный движок шаблонов.

Если для вашего проекта критически важна безопасность, Laravel можно считать инструментом первого выбора. В нём реализованы мощные инструменты шифрования. Этот PHP-фреймворк работает с базами данных MySQL, PostgreSQL, SQL Server, SQ Lite.

Ещё одна достойная альтернатива — фреймворк Ruby on Rails. Этот инструмент ускоряет создание веб-приложений и позволяет разработчикам сфокусироваться скорее на бизнес-логике, чем на коде. Кстати, наш сайт создан на Ruby on Rails.

Смотрите также: стрим с Кириллом Мокевниным «Создание сайта на Rails с нуля».

Достойные альтернативы Django существуют, а выбор инструмента всегда зависит от особенностей проекта, языка программирования, с которым вы работаете, и других факторов.

Заключение: почему стоит выбрать Django

Разработчики выбирают Django благодаря таким характеристикам:

  • Разделение бизнес-логики и визуальной части на уровне архитектуры.
  • SEO-дружественность.
  • Расширяемость.
  • Развитая инфраструктура: большое количество библиотек и плагинов.
  • Многочисленное и дружественное сообщество, благодаря которому легко искать ответы на сложные вопросы.

Если хотите поделиться опытом работы с Django, пишите в комментариях.


Адаптированный перевод статьи Why Django is the best web framework for your project by Ekaterina Zublenko and Angela Beklemysheva. Мнение авторов может не совпадать с мнением администрации «Хекслета».

Разбираемся с устройством асинхронных фреймворков для Python

Содержание статьи

Асинхронные приложения — это типичный пример того, про что говорят «Новое — это хорошо забытое старое». Ну да, сам по себе подход появился еще очень давно, когда надо было эмулировать параллельное выполнение задач на одноядерных процессорах и старых архитектурах. Но песок — плохая замена овсу, «асинхронность» и «параллельность» — довольно-таки ортогональные понятия, и один подход задачи другого не решает. Тем не менее асинхронности нашлось отличное применение в наше высоконагруженное время быстрых интернет-сервисов с тысячами и сотнями тысяч клиентов, ждущих обслуживания одновременно. Возможно, стоит разобраться получше, как это все работает?

Зачем нужна асинхронность?

Если спуститься почти на самый низ, к ядру операционной системы, то у программиста, откровенно говоря, есть только два варианта работы с сокетом — синхронный и асинхронный.

С синхронным в целом все понятно — пришел клиент, открылся сокет, передали данные, если это все — сокет закрылся. В этом случае пока мы не закончили локальный диалог с одним клиентом — не можем начать его с другим. По такому принципу обычно работают простые серверы, которым не надо держать сотни и тысячи клиентов. В случае если нагрузка возрастает, но не критично — можно создать еще один или несколько потоков (или даже процессов) и обрабатывать подключения еще и в них. Это обкатанный годами, стабильно работающий подход, который, например, использует сервер Apache, — никаких неожиданностей, данные от клиентов обрабатываются в порядке строгой очереди, а в случае запуска какого-то «долгого» кода — например, каких-то вычислений или хитрого запроса в БД — это все никак не влияет на других клиентов.

Но есть проблема: сервер — это не Лернейская гидра, он не может плодить потоки и процессы вечно — есть же, в конце концов, вполне ощутимые ресурсы, которые тратятся при каждом таком действии, и имеется верхний порог использования этих ресурсов. И вот тогда все вдруг вспомнили про асинхронность и системные вызовы для неблокирующего ввода-вывода. Зачем плодить кучу сокетов и потоков, выедать ресурсы, если можно данные от многих клиентов сразу одновременно слушать на одном сокете?

Все началось с системных вызовов

Собственно, вариантов системных вызовов для неблокирующей работы с сетевым вводом-выводом не так уж и много (хотя они слегка и разнятся от платформы к платформе). Самый первый, базовый, можно сказать ветеран — это системный вызов select(), который появился еще в бородатые восьмидесятые годы вместе с первой версией того, что сейчас называется POSIX-сокетами (то есть сокетами в понимании большинства современных серверных систем), а тогда называлось Berkeley sockets, сокетами Беркли.

По большому счету, во времена описания системного вызова select() вообще мало кто задумывался о том, что когда-то приложения могут стать НАСТОЛЬКО высоконагруженными. Фактически все, что этот вызов умеет делать, — принимать фиксированное количество (по умолчанию не более 1024) однозначно описанных в программе файловых дескрипторов и слушать события на них. При готовности дескриптора к чтению или записи запустится соответствующий колбэк-метод в коде.

Почему select() все еще существует и используется?

Ну, во-первых, он существует именно потому, что существует, как бы каламбурно это ни звучало, — select() поддерживается практически всеми мыслимыми и немыслимыми программными платформами, которые вообще подразумевают сетевое взаимодействие. А во-вторых, есть, скажем так, «городская легенда», что в силу простой, как топор, реализации этот системный вызов на части архитектур (к которым не относятся ни широко используемые персональные компьютеры, ни даже серверы) обладает феноменальной точностью обработки тайм-аутов (вплоть до наносекунд). Возможно, при работе в области космических исследований или ядерной энергетики это спасет чью-то жизнь? Кто знает.

Потом кто-то задумался о том, что неплохо бы все-таки научиться делать действительно по-взрослому высоконагруженные сетевые приложения, и появился системный вызов poll(). Кстати, в Linux он существует довольно давно, а вот в Windows его не было до выпуска Windows Vista. Вместо разрозненных сокетов этот вызов принимает на вход структуру со списком дескрипторов (фактически произвольного размера, без ограничений) и возможных событий на них. Затем система начинает в цикле бегать по этой структуре и отлавливать события.

Главный минус вызова poll() (хотя это, несомненно, был большой шаг вперед по сравнению с select()) — обход структуры с дескрипторами с точки зрения алгоритмики линеен, то есть осуществляется за O(n). Причем это касается не только отслеживания событий, но и реакции на них, да еще и надо передавать информацию туда-обратно из kernel space в user space.

А вот дальше в каждой операционной системе решили пойти своим путем. Нельзя сказать, что подходы конкретно различаются, но все-таки реализовать кросс-платформенную асинхронную работу с сокетами в своей программе стало чуточку сложнее. Под Windows появился API работы с так называемыми IO Completion Ports, в BSD-системах добавили механизм kqueue/kevent, а в Linux, начиная с ядра 2.5.44, стал работать системный вызов epoll. Отлов асинхронных событий на сокетах (как бы тавтологично это ни звучало) стал асинхронным сам по себе, то есть вместо обхода структур операционная система умеет подавать сигнал о событии в программу практически моментально после того, как это событие произошло. Кроме того, сокеты для мониторинга стало можно добавлять и убирать в любой момент времени. Это и есть те самые технологии, которые сегодня широко используются в большинстве сетевых фреймворков.

Зоопарк event loop’ов

Основная идея программирования с использованием вышеописанных штук состоит в том, что на уровне приложения реализуется так называемый event loop, то есть цикл, в котором непосредственно происходит отлов событий и дергаются callback’и. Под *nix-системами давненько уже существуют обертки, которые позволяют максимально упростить работу с сокетом и абстрагировать написанный код от низкоуровневой системной логики. Например, существует известная библиотека libevent, а также ее младшая сестра libev. Эти библиотеки собираются под разные системы и позволяют использовать самый совершенный из доступных механизмов мониторинга событий.

Я буду приводить в пример большей частью пакеты для сетевого программирования на языке Python, ибо их действительно там целый зоопарк на любой вкус, а еще они популярны и широко используются в различных проектах. Даже в самом языке довольно давно уже существуют встроенные модули asyncore и asynchat, которые, хоть и не умеют работать с epoll (только select/poll), вполне подходят для написания своих реализаций протоколов.

Одна из проблем сетевых библиотек заключается в том, что в каждой из них написана своя имплементация event loop’а, поэтому, даже несмотря на общий подход, перенос, скажем, плагина для Twisted (Reactor) на Tornado (IOLoop) или наоборот может оказаться вовсе не тривиальной задачей. Эту проблему призван решить новый встроенный модуль в Python 3.4, который называется asyncio и, вопреки расхожему мнению, не является сетевой библиотекой или веб-фреймворком в полном смысле слова, а является именно что встроенной в язык реализацией event loop’а. Эта штука как раз и призвана сплотить сторонние библиотеки вокруг одной общей стабильной технологии. Если хочется немного подробностей и независимых впечатлений об asyncio — милости прошу сюда.

Для Tornado уже существует реализация поддержки event loop’а из asyncio, и, более того, она не так давно вышла из состояния беты. Посмотреть можно здесь. Для Twisted релиз asyncio тоже не оказался неожиданностью, и его разработчики даже написали своеобразный шутливый некролог для проекта, в котором, напротив, уверяют, что это вовсе не конец, а очень даже начало новой эпохи развития.
Если говорить уж совсем откровенно, то понятие асинхронного ввода-вывода необязательно должно относиться именно к сетевому сокету. Системы семейства *nix следуют принципу, согласно которому взаимодействие фактически с любым устройством или сервисом происходит через file-like объект. Примерами таких объектов могут служить UNIX-сокеты или, скажем, ноды псевдофайловой системы /dev, через которые осуществляется обмен информацией с блочными устройствами. Соответственно, говоря об event loop’ах, мы можем подразумевать не только сетевое взаимодействие, но и просто любой асинхронный I/O. А чтобы было что потрогать руками — советую глянуть, например, вот на этот встроенный модуль из Python 3.4.

Запутанная история

В современном мире фреймворк Twisted выглядит таким своеобразным мамонтом, legacy-архаизмом, который впитал в себя все попытки предоставить удобный интерфейс для написания сетевых приложений. Тем не менее интерфейс получился действительно удобный, с реализацией отложенного выполнения кода и прочими плюшками, когда никакого Node.js еще не существовало и в помине.

Как я уже упомянул выше, реализация event loop’а в Twisted называется Reactor. Суть работы с ним состоит в том, что мы регистрируем callback’и, которые выполняются в глобальном цикле в виде реакции на какие-то события. Выглядеть это может, например, так:

Причем, даже если внутри callback возникнет исключение, то реактор все равно продолжит работать, после того как залогирует трейсбэк и запустит зарегистрированные обработчики ошибок.

Кстати, нельзя не уточнить, что Twisted по умолчанию однопоточный, то есть вся эта развесистая петрушка реализована на внутренней магии вокруг системных вызовов для асинхронного I/O. Но на случай крайней нужды в нем есть и своя реализация ThreadPool, которая добавляет возможность работы нескольких потоков.

Сюда идет Tornado

Если Twisted все-таки представляет собой больше сетевую библиотеку, чем веб-фреймворк, то c Tornado все ровно наоборот. Этот пакет был разработан теми же товарищами, которые делали FriendFeed, — а это, на минуточку, реально высоконагруженный веб-проект с миллионами посетителей в день. Отличие выражается еще и в том, что в нем есть небольшой встроенный шаблонизатор и поддержка всяких «интернетных» технологий вроде работы с куками и генератора HTTP-ответов в разных форматах.
Кстати, Tornado появился немного раньше, чем в Python появилась встроенная поддержка epoll (обертки вокруг сетевых системных вызовов находятся в модуле select), поэтому он поставляется с небольшой библиотекой для этого вызова, написанной в несколько строчек кода на C в виде импортируемого модуля. Эта обертка используется на старых версиях Python, но, говорят, в некоторых случаях специально руками собранный с ней пакет работает чуточку быстрее, чем на ванильной реализации. Да, еще одна городская легенда.

Twisted возник на горизонте раньше Tornado, однако тогда еще не начался этот бум на асинхронные веб-приложения, а когда он все-таки пришел, то Twisted оказался слегка не у дел в этой сфере, потому что изначально смотрел немного в другую сторону. Это выразилось в том, что веб-приложения на Twisted сейчас в основном пишут только приверженцы старой школы, а для Tornado появилось довольно большое число библиотек, которые добавляют, например, асинхронную работу с базами данных и key-value хранилищами, удобную интеграцию с фронтенд-технологиями наподобие SockJS и SocketIO и все такое прочее. В результате он сейчас является прямым конкурентом Node.js, только из мира Python.

В качестве примера асинхронного подхода рассмотрим такой код:

Про то, что такое корутины и как они работают, можно прочитать в моей статье в октябрьском номере. Этот код можно считать примером простейшего асинхронного приложения на Tornado — запускается сервер на 9999-м порту, который при заходе по URL «/test» запускает отложенную таску, в которой каждую секунду шлет следующее число из счетчика в сокет, при этом не забывая обрабатывать другие подключения.

Освещаем события

Асинхронные серверы — это круто, но как же насчет асинхронных клиентов? Такие тоже писать довольно легко. В Python это можно делать с использованием одной из двух довольно известных библиотек — gevent и eventlet. На их основе создаются отличные скоростные парсеры и системы мониторинга, которые по-настоящему быстро опрашивают тысячи серверов.


Нет, на самом деле серверы с их помощью тоже можно писать. Например, в известной облачной open source платформе OpenStack eventlet используется как база при построении REST-сервисов в некоторых подпроектах. Но в этих библиотеках также присутствует действительно хорошая инфраструктура для написания клиентов.

Gevent работает в основном с библиотекой libevent (или, в новых версиях, libev), а eventlet может при желании работать и просто с epoll. Основная задача этих модулей — создание удобной инфраструктуры для работы с корутинами и запуск тасков в «зеленом» режиме, то есть реализация кооперативной многозадачности за счет быстрого переключения контекста.

Например, в eventlet есть механизм манкипатчинга стандартной библиотеки Python, который позволяет при использовании, скажем, модуля threading, подменять потоки на корутины. То есть в общем случае написанная в многопоточном стиле программа становится асинхронной.

В качестве примера кода с переключением контекста приведу код из примеров стандартной библиотеки gevent:

А вот первый же пример простейшего асинхронного клиента на eventlet (его и другие примеры можно найти на официальном сайте):

Основной и главной проблемой этих модулей можно назвать то, что в силу их завязанности на код на C и хитрости реализации их до сих пор в нормальном виде не портировали ни на PyPy, ни на Python 3, есть только прототипы.

И что в итоге?

С одной стороны, асинхронный подход к программированию крайне полезен при решении целого ряда задач, особенно в сфере веб-разработки. С другой — он зачастую требует вывернуть мозг наизнанку, так как любая непродуманная строчка кода может привести к блокировке всего и вся. Но, несомненно, знание того, как работают подобные вещи, может быть очень полезным для современного разработчика, особенно в свете развития таких языков, как Go и Erlang, которые внутри себя скрещивают сразу несколько видов асинхронности и многопоточности в одном флаконе. Поэтому — категорически рекомендую пробовать, ошибаться, радоваться и вообще программировать. Удачи!

Публикации о языке Python страница 2

Решаем уравнение простой линейной регрессии

В статье рассматривается несколько способов определения математического уравнения линии простой (парной) регрессии.

Все рассматриваемые здесь способы решения уравнения основаны на методе наименьших квадратов. Обозначим способы следующим образом:

  • Аналитическое решение
  • Градиентный спуск
  • Стохастический градиентный спуск

Для каждого из способов решения уравнения прямой, в статье приведены различные функции, которые в основном делятся на те, которые написаны без использования библиотеки NumPy и те, которые для проведения расчетов применяют NumPy. Считается, что умелое использование NumPy позволит сократить затраты на вычисления.

Весь код, приведенный в статье, написан на языке python 2.7 с использованием Jupyter Notebook. Исходный код и файл с данными выборки выложен на Гитхабе

9 лучших опенсорс находок за октябрь 2020

Доброго ноября, дамы и господа. Подготовил для вас подборку самых интересных находок из опенсорса за октябрь 2020.

За полным списком новых полезных инструментов, статей и докладов можно обратиться в мой телеграм канал @OpensourceFindings (по ссылке зеркало, если не открывается оригинал).

В сегодняшнем выпуске.
Технологии внутри: Rust, Swift, TypeScript, JavaScript, Go, Scala, Python.
Тематика: веб и мобильная разработка, визуализация данных, инструменты разработчика, документация.

[Перевод] Статический анализ больших объёмов Python-кода: опыт Instagram. Часть 1

Серверный код в Instagram пишут исключительно на Python. Ну, в основном это именно так. Мы используем немного Cython, а в состав зависимостей входит немало C++-кода, с которым можно работать из Python как с C-расширениями.

Наше серверное приложение — это монолит, представляющий собой одну большую кодовую базу, состоящую из нескольких миллионов строк и включающую в себя несколько тысяч конечных точек Django (вот выступление, посвящённое использованию Django в Instagram). Всё это загружается и обслуживается как единая сущность. Из монолита выделено несколько сервисов, но в наши планы не входит сильное разделение монолита.

Наша серверная система — это монолит, который очень часто меняется. Каждый день сотни программистов делают сотни коммитов в код. Мы непреры

Почему Django — лучший фреймворк для разработки сайтов

Django считается лучшим веб-фреймворком, написанным на Python. Этот инструмент удобно использовать для разработки сайтов, работающих с базами данных. Из этой статьи вы узнаете о Django и поймёте, почему это ключевое звено в экосистеме Python.

Прошлое и будущее фреймворка Django: краткий экскурс в историю

Django создали разработчики издания Lawrence-Journal World. Этой газете понадобился сайт, чтобы публиковать новости в интернете. Программисты Эдриан Головатый и Саймон Виллисон создали веб-приложение и сделали его публичным.

Вокруг Django быстро сформировалось активное сообщество. Фреймворк стал стремительно развиваться усилиями волонтёров. Значительную роль в успехе Django сыграли несколько известных сайтов, которые использовали этот фреймворк. В их число входят Pinterest, Dropbox, Spotify, сайт The Washington Post. В настоящее время сообщество Django включает более 11 тыс. разработчиков из 166 стран мира.

Эти сайты используют Django

Справка: русскоязычные разработчики и пользователи часто используют такой вариант написания: «Джанго». Будьте готовы к этому, если встретитесь с этим вариантом в обсуждениях или профессиональной переписке. Кстати, у нас есть краткий словарь профессионального сленга программистов.

В Django реализован принцип DRY (don’t repeat yourself). Благодаря этому сокращается время создания сайтов. То есть при использовании Django вам не нужно несколько раз переписывать один и тот же код. Фреймворк позволяет создавать сайт из компонентов. Это можно сравнить со строительством крепости с помощью Lego.

Django подходит для разработки высоконагруженных веб-приложений. Это возможно благодаря архитектуре фреймворка, о которой пойдёт речь ниже.


Почему MVT архитектура важна для веб-приложений на Django: разделение и независимое использование уровней

Фреймворк Django написан на языке программирования Python, поэтому его структура соответствует особенностям языка. Создатели реализовали в Django паттерн MVC, и он применяется в текущей версии фреймворка.

Архитектура MVC позволяет разработчику работать с визуальным представлением и бизнес-логикой приложения отдельно. Кстати, при работе с Django специалисты чаще используют термин MVT — Model-View-Template или модель-представление-шаблон. Компоненты MVT можно использовать независимо друг от друга.

Схема архитектуры MVT в Django

Документация Django определяет модель (model) как «источник информации о данных, в которых содержатся ключевые поля и поведение данных». Обычно одна модель указывает на одну таблицу в базе данных. Django поддерживает базы данных PostgreSQL, MySQL, SQLite и Oracle.

Модели содержат информацию о данных. Эти данные представлены атрибутами или полями. Поскольку модель представляет собой простой класс, она ничего не знает о других уровнях Django. Взаимодействие между уровнями происходит через API.

Модель отвечает за бизнес-логику, методы, свойства и другие элементы, связанные с манипуляцией данными. Также модели позволяют разработчикам создавать, читать, обновлять и удалять объекты в базе данных.

Представление (view) решает три задачи: принимает HTTP-запросы, реализует бизнес-логику, определённую методами и свойствами, отправляет HTTP-ответ в ответ на запросы. То есть представление получает данные от модели и предоставляет шаблонам (templates) доступ к этим данным или предварительно обрабатывает данные и затем предоставляет к ним доступ шаблонам.

В Django реализован мощный движок шаблонов и собственный язык разметки. Шаблоны представляют собой файлы с HTML-кодом, с помощью которого отображаются данные. Содержимое файлов может быть статическим или динамическим. Шаблоны не содержат бизнес-логики. Поэтому они только отображают данные.

Такая архитектура позволяет Django успешно решать разные задачи, о которых ниже.

Какие задачи можно решать с помощью Django: движки для сайтов, CRM, machine learning

Неопытные специалисты считают Django одной из многих систем управления контентом (CMS). На самом деле это программный инструмент, с помощью которого можно создавать и запускать веб-приложения.

Справка: название фреймворка подчёркивает его многогранность. Он назван в честь известного джазового гитариста Джанго Рейнхардта. Этот музыкант виртуозно играл на гитаре, хотя два пальца на его левой руке не функционировали после травмы, полученной во время пожара. То есть музыканту приходилось брать аккорды тремя пальцами.

Фреймворк Django справляется с большим количеством задач и повышенными нагрузками. Его применяют для создания:

  • CRM-систем.
  • CMS.
  • Коммуникационных платформ.
  • Сервисов бронирования номеров.
  • Платформ управления документооборотом.

Также Django подходит для создания алгоритмических генераторов, платформ для электронных рассылок, систем верификации, систем фильтрации с динамическими правилами и сложными параметрами, платформ для анализа данных и сложных вычислений, машинного обучения.

Тысячи сайтов в разных странах мира созданы на Django. Этот фреймворк отлично подходит для разработки веб-приложений. Давайте посмотрим, из-за чего разработчики любят данный инструмент.

Почему Django — отличный фреймворк для веб-разработки: экосистема, SEO, библиотеки

Если вы спросите у нескольких разработчиков, почему они выбрали Django, ответы будут преимущественно одинаковыми. Ниже описаны основные преимущества фреймворка, благодаря которым он стал популярным.

Развитая экосистема

Опытные разработчики рекомендуют воспринимать Django как систему. Это значит, что фреймворк обычно используется с большим количеством сторонних приложений. Их можно выбирать в зависимости от потребностей конкретного проекта.

Чтобы лучше понять этот принцип, представьте конструктор Lego. В нём есть много типовых блоков. В Django тоже есть типовые блоки. Например, блок авторизации или блок подписки на рассылку применяется практически в каждом проекте. Созданные с помощью фреймворка веб-приложения состоят из таких независимых блоков.

Зрелость

Django был представлен в 2005 году. За 14 лет существования он сильно изменился и усовершенствовался. В фреймворке постоянно появляются новые возможности, а старые совершенствуются.

Важный момент: когда вы разбираетесь с Django и ищете ответ на конкретный вопрос, чаще всего это не вызывает затруднений. Тысячи специалистов уже решали такие же проблемы до вас и делились своим опытом в интернете. Так работает сообщество Django.

Административная панель

Административная панель Django автоматически генерируется при создании приложения. Это избавляет разработчика от необходимости создавать админку вручную.

С помощью сторонних приложений дефолтную консоль управления Django можно усовершенствовать и адаптировать под нужды своего проекта. Кроме того, фреймворк позволяет настраивать интерфейс дефолтной административной панели.

SEO-дружественность

Написанный на Python код получается читабельным и понятным даже неподготовленным людям. Это один из факторов, благодаря которым веб-приложения на Python считаются SEO-дружественными. Django генерирует семантические URL. Их также называют человеко-понятными URL или ЧПУ. В приложениях на Django легко реализуются другие функции, необходимые для поисковой оптимизации.

Расширяемость

Функциональность Django расширяется с помощью плагинов. Это программные модули, которые позволяют быстро добавить на сайт нужную функцию. В официальном каталоге есть сотни плагинов, которые позволяют легко реализовать на сайте sitemap.xml, управлять доступами, подключить платёжную систему Stripe и так далее. При необходимости вы можете отключать или заменять плагины, чтобы адаптировать приложение к текущим нуждам проекта.


Библиотеки

В популярных языках программирования есть библиотеки, с помощью которых удобно решать специальные задачи. В библиотеках можно найти готовые решения: функции, классы, конфигурации и так далее. Благодаря таким решениям расширяются возможности языка, а также упрощается создание приложений.

Django поддерживает использование библиотек при разработке веб-приложений. В число популярных библиотек входят:

  • Django REST Framework, который упрощает работу с API.
  • Django CMS — удобный инструмент для управления контентом.
  • Django-allauth — с его помощью реализуются функции регистрации, авторизации, управления учётными записями.

В Django реализовано объектно-реляционное отображение (ORM), которое обеспечивает взаимодействие приложения с базами данных (БД). ORM автоматически передаёт данные из БД, например, PostgreeSQL или MySQL, в объекты, которые используются в коде приложения.

Схема работы ORM

ORM ускоряет разработку прототипов и готовых веб-приложений на Django. Разработчику даже не нужно знать язык, который используется для взаимодействия с базами данных.

Также ORM позволяет быстро переключаться между базами данных с минимальными изменениями кода. Например, вы можете использовать SQLite на локальном сервере, а потом переключиться на MySQL на production-сервере. Однако для минимизации ошибок лучше использовать одну базу данных во время разработки и в продакшене.

Недостатки Django: не для маленьких проектов, не всегда предсказуемое поведение

У Django есть недостатки, как у любого инструмента. Основные недостатки фреймворка перечислены ниже.

Не подходит для небольших проектов

Возможности Django могут быть избыточными для небольшого проекта. Однако в экосистеме Python есть другие фреймворки, которые можно использовать в таких случаях. Например, если вы хотите сделать простой чат, лучше использовать Flask.

Нет поддержки WebSocket по умолчанию

Протокол WebSocket обеспечивает обмен данными между сервером и браузером в режиме реального времени. Django не поддерживает эту функциональность из коробки. Но проблему можно решить с помощью других инструментов, например, aiohttp.

Монолитность

Некоторые модули Django, например, ORM или формы, сложно заменить. Разработчикам приходится тратить много времени, чтобы изменить внутреннюю структуру фреймворка и использовать альтернативные инструменты.

Непредсказуемость поведения некоторых компонентов

Поведением некоторых компонентов Django не всегда просто управлять. Например, к таким компонентам относится административная консоль. Если вы захотите добавить что-то, что не входит в экосистему Django, это может потребовать серьёзных усилий и много времени.

В целом преимущества Django с запасом перекрывают недостатки этого фреймворка. Но всегда полезно знать об альтернативах, о которых пойдёт речь дальше.

Альтернативы Django

Фреймворки ускоряют разработку веб-приложений. И в экосистеме Python есть несколько фреймворков, которые можно рассматривать в качестве альтернативы Django. В их число входят Pyramid, Flask и Tornado. Все три инструмента подходят для работы как с масштабными проектами, так и с небольшими приложениями.

Также в качестве альтернативы можно рассматривать PHP-фреймворки, например, Laravel, Symphony или CakePHP. Например, Laravel подходит для работы с масштабными и маленькими проектами, и в этом фреймворке есть мощный движок шаблонов.

Если для вашего проекта критически важна безопасность, Laravel можно считать инструментом первого выбора. В нём реализованы мощные инструменты шифрования. Этот PHP-фреймворк работает с базами данных MySQL, PostgreSQL, SQL Server, SQ Lite.

Ещё одна достойная альтернатива — фреймворк Ruby on Rails. Этот инструмент ускоряет создание веб-приложений и позволяет разработчикам сфокусироваться скорее на бизнес-логике, чем на коде. Кстати, наш сайт создан на Ruby on Rails.

Смотрите также: стрим с Кириллом Мокевниным «Создание сайта на Rails с нуля».

Достойные альтернативы Django существуют, а выбор инструмента всегда зависит от особенностей проекта, языка программирования, с которым вы работаете, и других факторов.

Заключение: почему стоит выбрать Django

Разработчики выбирают Django благодаря таким характеристикам:

  • Разделение бизнес-логики и визуальной части на уровне архитектуры.
  • SEO-дружественность.
  • Расширяемость.
  • Развитая инфраструктура: большое количество библиотек и плагинов.
  • Многочисленное и дружественное сообщество, благодаря которому легко искать ответы на сложные вопросы.

Если хотите поделиться опытом работы с Django, пишите в комментариях.

Адаптированный перевод статьи Why Django is the best web framework for your project by Ekaterina Zublenko and Angela Beklemysheva. Мнение авторов может не совпадать с мнением администрации «Хекслета».

Мастер Йода рекомендует:  Обзор конструктора uKit - возможности, примеры сайтов, ценовая политика

Добавить комментарий